Provable Privacy Advantages of Decentralized Federated Learning via Distributed Optimization
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Yu, Wenrui, Li, Qiongxiu, Lopuhaä-Zwakenberg, Milan, Christensen, Mads Græsbøll, Heusdens, Richard |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Byzantine-Resilient Federated Learning via Distributed Optimization
von: Xia, Yufei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xia, Yufei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Privacy-Preserving Distributed Maximum Consensus Without Accuracy Loss
von: Yu, Wenrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Wenrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Differentially Quantized Subspace Perturbation (ADQSP): A Unified Framework for Privacy-Preserving Distributed Average Consensus
von: Li, Qiongxiu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Qiongxiu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
When Is Distributed Nonlinear Aggregation Private? Optimality and Information-Theoretical Bounds
von: Yu, Wenrui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yu, Wenrui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
From Centralized to Decentralized Federated Learning: Theoretical Insights, Privacy Preservation, and Robustness Challenges
von: Li, Qiongxiu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Qiongxiu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Attack tree metrics are operad algebras
von: Lopuhaä-Zwakenberg, Milan
Veröffentlicht: (2024)
von: Lopuhaä-Zwakenberg, Milan
Veröffentlicht: (2024)
Multi-head Transformers Provably Learn Symbolic Multi-step Reasoning via Gradient Descent
von: Yang, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Subgraph Federated Learning via Spectral Methods
von: Aliakbari, Javad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Aliakbari, Javad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Greedy Sampling Is Provably Efficient for RLHF
von: Wu, Di, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Di, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimal Privacy-Preserving Distributed Median Consensus
von: Yu, Wenrui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Wenrui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Over-the-Air Federated Learning via Weighted Aggregation
von: Azimi-Abarghouyi, Seyed Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Azimi-Abarghouyi, Seyed Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Provable Approach for End-to-End Safe Reinforcement Learning
von: Wachi, Akifumi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wachi, Akifumi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fuzzy Fault Trees Formalized
von: Dang, Thi Kim Nhung, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dang, Thi Kim Nhung, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Confidence-Based Decoding is Provably Efficient for Diffusion Language Models
von: Cai, Changxiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cai, Changxiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Quantitative analysis of attack-fault trees via Markov decision processes
von: Lopuhaä-Zwakenberg, Milan
Veröffentlicht: (2024)
von: Lopuhaä-Zwakenberg, Milan
Veröffentlicht: (2024)
Accelerating Convergence of Score-Based Diffusion Models, Provably
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Scalable Hierarchical Over-the-Air Federated Learning
von: Azimi-Abarghouyi, Seyed Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Azimi-Abarghouyi, Seyed Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Decision Making in Changing Environments: Robustness, Query-Based Learning, and Differential Privacy
von: Chen, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Digital Over-the-Air Federated Learning in Multi-Antenna Systems
von: Wang, Sihua, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Sihua, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Taming Polysemanticity in LLMs: Provable Feature Recovery via Sparse Autoencoders
von: Chen, Siyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Siyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Informationally Compressive Anonymization: Non-Degrading Sensitive Input Protection for Privacy-Preserving Supervised Machine Learning
von: Samuelson, Jeremy J
Veröffentlicht: (2026)
von: Samuelson, Jeremy J
Veröffentlicht: (2026)
Does Privacy Always Harm Fairness? Data-Dependent Trade-offs via Chernoff Information Neural Estimation
von: Nichani, Arjun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nichani, Arjun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Hierarchical Over-the-Air Federated Learning with Awareness of Interference and Data Heterogeneity
von: Azimi-Abarghouyi, Seyed Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Azimi-Abarghouyi, Seyed Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Random Aggregate Beamforming for Over-the-Air Federated Learning in Large-Scale Networks
von: Xu, Chunmei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Chunmei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Over-the-Air Federated Learning: Rethinking Edge AI Through Signal Processing
von: Azimi-Abarghouyi, Seyed Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Azimi-Abarghouyi, Seyed Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Compute-Update Federated Learning: A Lattice Coding Approach Over-the-Air
von: Azimi-Abarghouyi, Seyed Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Azimi-Abarghouyi, Seyed Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Diffusion Model-Based Data Synthesis Aided Federated Semi-Supervised Learning
von: Wang, Zhongwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Zhongwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimizing Learned Image Compression on Scalar and Entropy-Constraint Quantization
von: Borzechowski, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Borzechowski, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
OD-Stega: LLM-Based Relatively Secure Steganography via Optimized Distributions
von: Huang, Yu-Shin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Yu-Shin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Provable Robust Overfitting Mitigation in Wasserstein Distributionally Robust Optimization
von: Liu, Shuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Shuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning During Detection: Continual Learning for Neural OFDM Receivers via DMRS
von: Obeed, Mohanad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Obeed, Mohanad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Tackling Federated Unlearning as a Parameter Estimation Problem
von: Balordi, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Balordi, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Randomized Distributed Function Computation (DeepRDFC): Neural Distributed Channel Simulation
von: Bergström, Didrik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bergström, Didrik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Hybrid Federated Learning for Noise-Robust Training
von: Kim, Yongjun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kim, Yongjun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Distributed and Rate-Adaptive Feature Compression
von: Deshmukh, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Deshmukh, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Energy-Efficient Edge Learning via Joint Data Deepening-and-Prefetching
von: Kook, Sujin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kook, Sujin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Contrastive ECOC: Learning Output Codes for Adversarial Defense
von: Chou, Che-Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chou, Che-Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
In-Context Learning for MIMO Equalization Using Transformer-Based Sequence Models
von: Zecchin, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zecchin, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
GeoIB: Geometry-Aware Information Bottleneck via Statistical-Manifold Compression
von: Wang, Weiqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Weiqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
LASER: Linear Compression in Wireless Distributed Optimization
von: Makkuva, Ashok Vardhan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Makkuva, Ashok Vardhan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
Byzantine-Resilient Federated Learning via Distributed Optimization
von: Xia, Yufei, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Privacy-Preserving Distributed Maximum Consensus Without Accuracy Loss
von: Yu, Wenrui, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Adaptive Differentially Quantized Subspace Perturbation (ADQSP): A Unified Framework for Privacy-Preserving Distributed Average Consensus
von: Li, Qiongxiu, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
When Is Distributed Nonlinear Aggregation Private? Optimality and Information-Theoretical Bounds
von: Yu, Wenrui, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
From Centralized to Decentralized Federated Learning: Theoretical Insights, Privacy Preservation, and Robustness Challenges
von: Li, Qiongxiu, et al.
Veröffentlicht: (2025)