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实体 Bogdan Kulynych

Bogdan Kulynych

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  1. RESEARCH · CL_95792 ·

    新论文探讨高斯过程和机器学习报告中的差分隐私

    两篇最新的arXiv论文探讨了机器学习中的差分隐私,重点关注高斯过程和报告机制。第一篇论文详细介绍了高斯过程后验采样固有的随机性如何提供差分隐私保证,其界限取决于正则化和后验方差。第二篇论文提倡使用非渐近高斯差分隐私(GDP)作为传达DP-SGD等算法隐私保证的更准确方法,并指出其能够以最小的误差捕获完整的隐私配置文件。