Robust Decentralized Differentially Private Stochastic Gradient Descent

QR kód

Robust Decentralized Differentially Private Stochastic Gradient Descent

Elmentve itt :

Bibliográfiai részletek
Szerzők:	Hegedűs István Berta Árpád Jelasity Márk
Dokumentumtípus:	Cikk
Megjelent:	2016
Sorozat:	JOURNAL OF WIRELESS MOBILE NETWORKS, UBIQUITOUS COMPUTING, AND DEPENDABLE APPLICATIONS 7 No. 2
mtmt:	3088590
Online Access:	http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/9481

Hasonló tételek

Distributed Differentially Private Stochastic Gradient Descent An Empirical Study /
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2016)

Robust fully distributed minibatch gradient descent with privacy preservation
Szerző: Danner Gábor, et al.
Megjelent: (2018)

Asynchronous peer-to-peer data mining with stochastic gradient descent
Szerző: Ormándi Róbert, et al.
Megjelent: (2011)

Robust Decentralized Low-Rank Matrix Decomposition
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2016)

Robust decentralized mean estimation with limited communication
Szerző: Danner Gábor, et al.
Megjelent: (2018)

Fully Distributed Privacy Preserving Mini-batch Gradient Descent Learning
Szerző: Danner Gábor, et al.
Megjelent: (2015)

Discrete tomographic reconstruction via adaptive weighting of gradient descents
Szerző: Varga László, et al.
Megjelent: (2015)

Decentralized learning works An empirical comparison of gossip learning and federated learning /
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2021)

Decentralized management of random walks over a mobile phone network
Szerző: Berta Árpád, et al.
Megjelent: (2017)

Leveraging node properties in random walks for robust reputations in decentralized networks
Szerző: Gkorou Dimitra, et al.
Megjelent: (2013)

Decentralized Recommendation Based on Matrix Factorization A Comparison of Gossip and Federated Learning /
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2020)

Gossip Learning as a Decentralized Alternative to Federated Learning
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2019)

Differentially private linear models for gossip learning through data perturbation
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2017)

Decentralized machine learning using compressed push-pull averaging
Szerző: Danner Gábor, et al.
Megjelent: (2020)

Robust Classification Combined with Robust out-of-Distribution Detection An Empirical Analysis /
Szerző: Megyeri István, et al.
Megjelent: (2021)

Decentralized ranking in large-scale overlay networks
Szerző: Montresor Alberto, et al.
Megjelent: (2008)

Adaptive Gradient-Descent Extended Kalman Filter for Pose Estimation of Mobile Robots with Sparse Reference Signals
Szerző: Odry Ákos, et al.
Megjelent: (2022)

On the Functional Similarity of Robust and Non-Robust Neural Representations
Szerző: Balogh András, et al.
Megjelent: (2023)

Adversarial Robustness of Model Sets
Szerző: Megyeri István, et al.
Megjelent: (2020)

Adversarial robustness of linear models regularization and dimensionality /
Szerző: Megyeri István, et al.
Megjelent: (2019)

Fully Distributed Robust Singular Value Decomposition
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2014)

On two-step methods for stochastic differential equations
Szerző: Horváth Bokor Rózsa
Megjelent: (1997)

Nearly unstable family of stochastic processes given by stochastic differential equations with time delay
Szerző: Benke János Marcell, et al.
Megjelent: (2021)

A scalable and robust framework for distributed applications
Szerző: Jelasity Márk, et al.
Megjelent: (2002)

Evaluating the Adversarial Robustness of Semantic Segmentation Trying Harder Pays Off /
Szerző: Halmosi Levente, et al.
Megjelent: (2025)

Reducing the History in Decentralized Interaction-Based Reputation Systems
Szerző: Gkorou Dimitra, et al.
Megjelent: (2012)

Privacy-Aware and Secure Decentralized Air Quality Monitoring
Szerző: Mrissa Michael, et al.
Megjelent: (2022)

Polynomial asymptotic stability of damped stochastic differential equations
Szerző: Appleby John A. D., et al.
Megjelent: (2004)

On stability for numerical approximations of stochastic ordinary differential equations
Szerző: Horváth Bokor Rózsa
Megjelent: (2004)

Robust aggregation protocols for large-scale overlay networks
Szerző: Montresor Alberto, et al.
Megjelent: (2004)

A robust and scalable peer-to-peer gossiping protocol
Szerző: Voulgaris Spyros, et al.
Megjelent: (2004)

Gossip-based distributed stochastic bandit algorithms
Szerző: Szörényi Balázs, et al.
Megjelent: (2013)

Egy privát EM algoritmus
Szerző: Kelemen Márk
Megjelent: (2018)

Asymptotic inference for linear stochastic differential equations with time delay
Szerző: Benke János Marcell
Megjelent: (2018)

Global existence and controllability to a stochastic integro-differential equation
Szerző: Chang Yong-Kui, et al.
Megjelent: (2010)

Maintaining connectivity in a scalable and robust distributed environment
Szerző: Jelasity Márk, et al.
Megjelent: (2002)

Privát transzcendencia
Szerző: Zsibók Emese
Megjelent: (2017)

Privát ügy
Megjelent: (1983)

Successive approximation of solutions to doubly perturbed stochastic differential equations with jumps
Szerző: Mao Wei, et al.
Megjelent: (2017)

Modeling unconnectable peers in private BitTorrent communities
Szerző: Csernai Kornél, et al.
Megjelent: (2011)