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Xingran Chen
Xingran Chen
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新框架支持使用机器学习填补的缺失数据进行有效的统计推断
研究人员开发了一个新的统计推断框架，该框架在机器学习填补缺失数据时能有效处理缺失数据。该方法适用于一般的缺失模式，并假设数据是随机缺失的，比现有仅限于更简单的缺失数据结构或假设的技术提供了更稳健的方法。该框架按缺失模式对数据进行分层，通过结合观测信息和预测信息构建估计器，并理论上保证了比简单方法更高的效率。它还设计用于使用现有软件进行实际应用。
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新算法CREATE-IF-LATE可应对分散式学习中的“Pac-Man攻击”
研究人员开发了一种名为CREATE-IF-LATE (CIL) 的新算法，以应对分散式学习中的一种新型威胁，即“Pac-Man攻击”。这种攻击涉及恶意节点概率性地终止访问它的随机游走（RWs），导致活跃RWs逐渐灭绝，并在不被察觉的情况下停止学习过程。CIL被设计为一种完全分散式且具有弹性的机制，可确保RWs的自创建，即使在Pac-Man攻击下也能防止其灭绝。理论分析表明，CIL保证了RW种群的非灭绝性和有界性，并使随机梯度下降能够收…