TL;DR
- v4 نوع اعلام:.
- جایگزینی متقاطع چکیده:.
- حاشیههای پر سر و صدا شکل رایجی برای محافظت از محرمانه بودن انتشار دادهها هستند و برای بسیاری.
چه اتفاقی افتاد
v4 نوع اعلام:. جایگزینی متقاطع چکیده:.
حاشیههای پر سر و صدا شکل رایجی برای محافظت از محرمانه بودن انتشار دادهها هستند و برای بسیاری. از کارهای پایین دستی مانند تجزیه و تحلیل جدول احتمالی،.
ساخت شبکههای بیزی و حتی تولید دادههای مصنوعی مفید هستند. مکانیسمهای حفظ حریم خصوصی که پاسخهای پر سر و صدای بیطرفانهای به پرس و جوهای خطی (مانند حاشیهها).
ارائه میکنند،. بهعنوان مکانیسمهای ماتریسی شناخته میشوند.
ما ResidualPlanner و ResidualPlanner+ را پیشنهاد میکنیم، دو مکانیسم ماتریسی بسیار مقیاس پذیر. ResidualPlanner برای پاسخ دادن به پرس و جوهای حاشیهای با نویز گاوسی بهینه و مقیاس پذیر است،.
در حالی که ResidualPlanner+ برای بارهای کاری عمومیتر،. مانند ترکیبی از حاشیهها و پرس و جوهای محدوده یا پرس و جوهای مجموع پیشوند،.
پشتیبانی میکند. ResidualPlanner میتواند برای بسیاری از توابع از دست دادن که میتوانند بهعنوان یک تابع محدب از.
واریانسهای حاشیهای نوشته شوند بهینهسازی کند (کار قبلی فقط به یک محدود میشد. تابع هدف از پیش تعریف شده).
ResidualPlanner میتواند دقت حاشیهها را در تنظیمات مقیاس بزرگ در چند ثانیه بهینه کند،. حتی زمانی که حافظه قبلی (HDMM) تمام شود.
حتی در چند دقیقه روی مجموعه دادههایی با 100 ویژگی اجرا میشود. علاوه بر این،.
ResidualPlanner میتواند بهطور موثر مقادیر واریانس/کوواریانس را برای هر حاشیه محاسبه کند (حافظه روشهای قبلی به سرعت تمام. میشود،.
حتی برای مجموعه دادههای نسبتاً کوچک). ResidualPlanner+ از بارهای کاری پیچیدهتری پشتیبانی میکند که جستارهای حاشیهای و محدوده/پیشوند-جمع را ترکیب می.
کند (بهعنوان مثال،. یک جستار حاشیهای در مورد نژاد،.
یک پرس و جو محدوده در سن،. و یک جدول بندی ترکیبی نژاد/سن که به پرسشهای محدوده سنی برای هر مسابقه پاسخ میدهد).
حتی از بارهای کاری سفارشی تعریف شده توسط کاربر در ویژگیهای مختلف پشتیبانی میکند. با این انعطافپذیری افزوده،.
ResidualPlanner+ لزوماً بهینه نیست،. با این حال همچنان بسیار مقیاسپذیر است و عملکرد بهتری از قبل دارد.
پیشرفتهترین (HDMM) در جستارهای پیشوندی هم از نظر دقت و هم از نظر سرعت.
چرا مهم است
اهمیت این خبر در این است که روی استفاده واقعی از AI و تصمیمگیری سازمانی اثر میگذارد.
منبع
لینک منبع اصلی در کارت و صفحه مقاله نمایش داده میشود.