Joint Selection: Adaptively Incorporating Public Information for Private Synthetic Data
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Fuentes, Miguel, Mullins, Brett, McKenna, Ryan, Miklau, Gerome, Sheldon, Daniel |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
AIM: An Adaptive and Iterative Mechanism for Differentially Private Synthetic Data
di: McKenna, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: McKenna, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2022)
Efficient and Private Marginal Reconstruction with Local Non-Negativity
di: Mullins, Brett, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mullins, Brett, et al.
Pubblicazione: (2024)
Private Adaptive Covariance Estimation via Gaussian Graphical Models
di: Ferrando, Cecilia, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ferrando, Cecilia, et al.
Pubblicazione: (2026)
MAPLE: Metadata Augmented Private Language Evolution
di: Chien, Eli, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chien, Eli, et al.
Pubblicazione: (2026)
Scaling up the Banded Matrix Factorization Mechanism for Differentially Private ML
di: McKenna, Ryan
Pubblicazione: (2024)
di: McKenna, Ryan
Pubblicazione: (2024)
Is API Access to LLMs Useful for Generating Private Synthetic Tabular Data?
di: Swanberg, Marika, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Swanberg, Marika, et al.
Pubblicazione: (2025)
How to DP-fy Your Data: A Practical Guide to Generating Synthetic Data With Differential Privacy
di: Ponomareva, Natalia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ponomareva, Natalia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Latent Noise Injection for Private and Statistically Aligned Synthetic Data Generation
di: Shen, Rex, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shen, Rex, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Synthetic Data Release for Topics API Outputs
di: Dick, Travis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dick, Travis, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantitative Auditing of AI Fairness with Differentially Private Synthetic Data
di: Yuan, Chih-Cheng Rex, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yuan, Chih-Cheng Rex, et al.
Pubblicazione: (2025)
It's My Data Too: Private ML for Datasets with Multi-User Training Examples
di: Ganesh, Arun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ganesh, Arun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Synthetic Data Generation Using Context-Aware GANs
di: Kotal, Anantaa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kotal, Anantaa, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Private to Public: Benchmarking GANs in the Context of Private Time Series Classification
di: Mercier, Dominique, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Mercier, Dominique, et al.
Pubblicazione: (2023)
Controlled Generation for Private Synthetic Text
di: Zhao, Zihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Zihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dynamic Context Evolution for Scalable Synthetic Data Generation
di: Lingo, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lingo, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fast Private Adaptive Query Answering for Large Data Domains
di: Fuentes, Miguel, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fuentes, Miguel, et al.
Pubblicazione: (2026)
Optimizing Data Curation through Spectral Analysis and Joint Batch Selection (SALN)
di: Sharifi, Mohammadreza
Pubblicazione: (2024)
di: Sharifi, Mohammadreza
Pubblicazione: (2024)
dpmm: Differentially Private Marginal Models, a Library for Synthetic Tabular Data Generation
di: Mahiou, Sofiane, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mahiou, Sofiane, et al.
Pubblicazione: (2025)
ASAG2024: A Combined Benchmark for Short Answer Grading
di: Meyer, Gérôme, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Meyer, Gérôme, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Publication of Electricity Time Series Data in Smart Grids
di: Shaham, Sina, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shaham, Sina, et al.
Pubblicazione: (2024)
LiBaGS: Lightweight Boundary Gap Synthesis for Targeted Synthetic Data Selection
di: Moturu, Abhishek, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Moturu, Abhishek, et al.
Pubblicazione: (2026)
Incorporating Unlabelled Data into Bayesian Neural Networks
di: Sharma, Mrinank, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sharma, Mrinank, et al.
Pubblicazione: (2023)
Downstream Task-Oriented Generative Model Selections on Synthetic Data Training for Fraud Detection Models
di: Cheng, Yinan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cheng, Yinan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Complexity Matters: Effective Dimensionality as a Measure for Adversarial Robustness
di: Khachaturov, David, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Khachaturov, David, et al.
Pubblicazione: (2024)
POPri: Private Federated Learning using Preference-Optimized Synthetic Data
di: Hou, Charlie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hou, Charlie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Autonomous Navigation in Complex Environments
di: Gerstenslager, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gerstenslager, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)
Joint Optimization of Resource Allocation and Data Selection for Fast and Cost-Efficient Federated Edge Learning
di: Jia, Yunjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jia, Yunjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
EPSVec: Efficient and Private Synthetic Data Generation via Dataset Vectors
di: Banayeeanzade, Amin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Banayeeanzade, Amin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Synthetic Information towards Maximum Posterior Ratio for deep learning on Imbalanced Data
di: Nguyen, Hung, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nguyen, Hung, et al.
Pubblicazione: (2024)
From Models to Network Topologies: A Topology Inference Attack in Decentralized Federated Learning
di: Feng, Chao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Feng, Chao, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedSVD: Adaptive Orthogonalization for Private Federated Learning with LoRA
di: Lee, Seanie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Seanie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Synthetic Data Privacy Metrics
di: Steier, Amy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Steier, Amy, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tabular Data Adapters: Improving Outlier Detection for Unlabeled Private Data
di: Herurkar, Dayananda, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Herurkar, Dayananda, et al.
Pubblicazione: (2025)
JADAI: Jointly Amortizing Adaptive Design and Bayesian Inference
di: Bracher, Niels, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bracher, Niels, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generating Synthetic Fair Syntax-agnostic Data by Learning and Distilling Fair Representation
di: Sikder, Md Fahim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sikder, Md Fahim, et al.
Pubblicazione: (2024)
Consensus-Driven Active Model Selection
di: Kay, Justin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kay, Justin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Valid Inference with Imperfect Synthetic Data
di: Byun, Yewon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Byun, Yewon, et al.
Pubblicazione: (2025)
DP-λCGD: Efficient Noise Correlation for Differentially Private Model Training
di: Kalinin, Nikita P., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kalinin, Nikita P., et al.
Pubblicazione: (2026)
Putnam's Critical and Explanatory Tendencies Interpreted from a Machine Learning Perspective
di: Soudin, Sheldon Z.
Pubblicazione: (2025)
di: Soudin, Sheldon Z.
Pubblicazione: (2025)
Personality-guided Public-Private Domain Disentangled Hypergraph-Former Network for Multimodal Depression Detection
di: Fu, Changzeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fu, Changzeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
AIM: An Adaptive and Iterative Mechanism for Differentially Private Synthetic Data
di: McKenna, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Efficient and Private Marginal Reconstruction with Local Non-Negativity
di: Mullins, Brett, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Private Adaptive Covariance Estimation via Gaussian Graphical Models
di: Ferrando, Cecilia, et al.
Pubblicazione: (2026) -
MAPLE: Metadata Augmented Private Language Evolution
di: Chien, Eli, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Scaling up the Banded Matrix Factorization Mechanism for Differentially Private ML
di: McKenna, Ryan
Pubblicazione: (2024)