robust algorithms | BriefGPT

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可靠的边缘机器学习硬件用于科学应用
在极端实验环境下，通过开发和验证可靠的算法，解决了 ML 边缘处理中的验证挑战，包括在实验软件框架中实现比特精确的性能验证，验证在极端量化和修剪下的 ML 模型的稳健性，以及实现高精度的模型检查以实现高效容错。该研究探讨了开发强健算法的方法
PDF9 days ago
ICML属性高效的带有恶意噪声的低次多项式阈值函数 PAC 学习
论文研究了稀疏度 - d 多项式阈值函数的属性稀疏特性和机器学习的 PAC 学习方法，提出了一种新算法，使用仅限 Frobenius 范数来验证好的近似或识别受污染样本的杂音过滤器。
PDFa year ago
ICLR通过分桶在异构数据集上进行拜占庭容错学习
在分布式或联邦学习中，我们提出了一种新的攻击方案和简单分层计算机制，并且在实验证明了此方法的有效性并保证了在异构数据集下的收敛性。
PDF4 years ago
KDD稳健图神经网络的图结构学习
本文探讨了图神经网络在面临敌对攻击时的脆弱性，并提出了一种名为 Pro-GNN 的框架，以基于真实世界图形的内在属性来联合学习结构性图形和稳健性 GNN 模型以应对此问题。通过实验表明，Pro-GNN 在防御敌对攻击方面表现优异。
PDF4 years ago
ICML拜占庭容错分布式学习：追求最优的统计速率
本文针对分布式学习中的安全问题，提出了基于中位数和截尾均值运算的两种鲁棒性分布式梯度下降算法，并证明了这些算法在强凸、非强凸和光滑非凸损失函数下均能达到次优统计误差率，并且进一步提出了一种基于中位数的分布式算法，可在一轮通信下达到与鲁棒性分
PDF6 years ago
分布式优化中的网络拓扑和通讯计算权衡
本文介绍了去中心化优化中最近的研究进展，并概述了针对不同场景的算法和分析，强调了网络拓扑在这些方法中的作用。
PDF7 years ago