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  1. TOOL · CL_303586 ·

    新框架支持在本地差分隐私下进行高效的分布学习

    研究人员开发了一个在本地差分隐私(LDP)下学习单变量分布的新框架。该框架为包括高斯混合模型(GMM)在内的各种分布类别提供了样本高效的LDP学习器,并提供了通用的计算高效保证。该工作还包括一个在LDP下学习GMM的新下界,改进了现有界限。