May, 2024

具有行列式点过程的自然隐私推荐

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TL;DR通过引入随机机制并使模型符合差分隐私约束，我们讨论了 Determinantal Point Processes（DPPs）的修改，并推导了使其满足 ε- 差分隐私所需的修改和对其敏感性的分析。最后，我们提出了使 DPPs 在隐私 - 效用平衡方面更高效的简单替代方案。
machine learning modelsdifferential privacydeterminantal point processesalternationsprivacy-utility trade-off
发现论文，激发创造
  • 机器学习中的行列式点过程

    本文介绍了基于行列式点过程（DPPs）的概率模型，包括算法的细节，以及该方法在机器学习中的应用，例如生成多样化的搜索结果和摘要，分析图像中的非重叠人类姿势等。

    Jul, 2012

  • 大边界行列式点过程

    本文探讨了如何通过重新参数化核矩阵，并提出了一种新的基于大间隔分离原则的参数估计技术来学习标记训练数据的 DPP 的参数（核矩阵），以及在文档和视频摘要的挑战性应用中使用我们提出的方法进行建模。

    Nov, 2014

  • 连续确定性点过程的近似推断

    本研究提出了两个高效的 Determinantal Point Processes 采样方案，并将其运用于人体姿态合成和活动空间的排斥性混合建模。

    Nov, 2013

  • 学习行列式点过程

    该论文提出了一种基于特征的条件 DPP 模型的参数化形式，利用其进行了可行的、凸优化的学习，最终应用于文本摘要任务并获得了最先进的结果。

    Feb, 2012

  • 学习非对称行列式点过程

    本研究介绍了一种使用最大似然估计的方法，构建一个能够学习非对称 DPPs 的可计算算法，并通过合成和真实数据集的评估，证明了优于对称 DPPs 的预测性能。

    May, 2019

  • 基于行列式点过程的模型与统计推断：扩展版本

    本研究表明，确定性点过程 (DPP) 是描述空间点模式数据集的有用模型，但其统计模型和方法基本上未被探索。因此，我们利用 DPP 的概率特性，开发出参数模型，它可以很容易地评估其似然和矩表达式，并且可以快速模拟其实现。我们讨论了如何使用 DPP 模型的似然或矩性质进行统计推断，并提供了可自由使用的软件进行模拟和统计推断。

    May, 2012

  • 确定性点过程的精确采样

    本文介绍了行列式点过程 (Determinantal Point Processes, DPPs) 以及其在机器学习领域中的应用，比如主动学习、贝叶斯优化、强化学习和图形模型中的边缘化。同时，文章也指出了为许多与机器学习相关的设置提供了在连续域上从 DPPs 中精确采样的方法。

    Sep, 2016

  • 学习确定性点过程核的参数

    该研究使用贝叶斯方法学习确定性点过程的内核参数，解决了非凸似然函数的难题，应用于神经病理学和图像多样性的研究中。

    Feb, 2014

  • 使用行列式点过程学习不同的生成

    本文探讨了使用 Determinantal Point Process (DPP) 的无监督惩罚损失方法以及内嵌在敌对训练和变分自编码器中的生成 DPP 方法。这种方法可以生成更高质量的样本而且更具多样性，同时不会改变原始的训练方案。

    Nov, 2018

  • 行列式点过程的低秩因式分解用于推荐

    本文介绍了一种使用低秩矩阵分解方法学习 DPP 核并实现商品推荐预测计算的新方法，比先前方法快近一个数量级，在多项真实数据集上得到了验证和比较结果。

    Feb, 2016