Copertina

Black-Box Forgetting

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Kuwana, Yusuke, Goto, Yuta, Shibata, Takashi, Irie, Go
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2024
Soggetti:	Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Approximate Domain Unlearning for Vision-Language Models
di: Kawamura, Kodai, et al.
Pubblicazione: (2025)

Acoustic-based 3D Human Pose Estimation Robust to Human Position
di: Oumi, Yusuke, et al.
Pubblicazione: (2024)

Integrating White and Black Box Techniques for Interpretable Machine Learning
di: Vernon, Eric M., et al.
Pubblicazione: (2024)

PULSE: Practical Evaluation Scenarios for Large Multimodal Model Unlearning
di: Kawakami, Tatsuki, et al.
Pubblicazione: (2025)

Smoothing the Black-Box: Signed-Distance Supervision for Black-Box Model Copying
di: Jiménez, Rubén, et al.
Pubblicazione: (2026)

Why Are Positional Encodings Nonessential for Deep Autoregressive Transformers? Revisiting a Petroglyph
di: Irie, Kazuki
Pubblicazione: (2024)

Black-Box Anomaly Attribution
di: Idé, Tsuyoshi, et al.
Pubblicazione: (2023)

Comparative Analysis of Black-Box Optimization Methods for Weather Intervention Design
di: Higuchi, Yuta, et al.
Pubblicazione: (2025)

Bayesian Quantification with Black-Box Estimators
di: Ziegler, Albert, et al.
Pubblicazione: (2023)

Black Box Meta-Learning Intrinsic Rewards
di: Pappalardo, Octavio, et al.
Pubblicazione: (2024)

Boundary Point Jailbreaking of Black-Box LLMs
di: Davies, Xander, et al.
Pubblicazione: (2026)

PABBO: Preferential Amortized Black-Box Optimization
di: Zhang, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2025)

Opening the Black Box of Local Projections
di: Coulombe, Philippe Goulet, et al.
Pubblicazione: (2025)

Black Box Variational Inference with a Deterministic Objective: Faster, More Accurate, and Even More Black Box
di: Giordano, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2023)

Does It Make Sense to Explain a Black Box With Another Black Box?
di: Delaunay, Julien, et al.
Pubblicazione: (2024)

Efficient Mixture Learning in Black-Box Variational Inference
di: Hotti, Alexandra, et al.
Pubblicazione: (2024)

Offline Stochastic Optimization of Black-Box Objective Functions
di: Dong, Juncheng, et al.
Pubblicazione: (2024)

Bencher: Simple and Reproducible Benchmarking for Black-Box Optimization
di: Papenmeier, Leonard, et al.
Pubblicazione: (2025)

Kernel Learning for Sample Constrained Black-Box Optimization
di: Rajagopalan, Rajalaxmi, et al.
Pubblicazione: (2025)

Sharpness-Aware Black-Box Optimization
di: Ye, Feiyang, et al.
Pubblicazione: (2024)

Practical Black Box Hamiltonian Learning
di: Gu, Andi, et al.
Pubblicazione: (2022)

Turning Black Box into White Box: Dataset Distillation Leaks
di: Chen, Huajie, et al.
Pubblicazione: (2026)

Illuminating the Diversity-Fitness Trade-Off in Black-Box Optimization
di: Santoni, Maria Laura, et al.
Pubblicazione: (2024)

Simulating, Fast and Slow: Learning Policies for Black-Box Optimization
di: Massoli, Fabio Valerio, et al.
Pubblicazione: (2024)

Evaluating Black-Box Vulnerabilities with Wasserstein-Constrained Data Perturbations
di: Monteiro, Adriana Laurindo, et al.
Pubblicazione: (2026)

Purely Agent-Driven Black-Box Optimization for Biological Design
di: Maus, Natalie, et al.
Pubblicazione: (2026)

An Efficient Plugin Method for Metric Optimization of Black-Box Models
di: Devic, Siddartha, et al.
Pubblicazione: (2025)

Enabling Fine-Grained Operating Points for Black-Box LLMs
di: Beyazit, Ege, et al.
Pubblicazione: (2025)

Black-Box Combinatorial Optimization with Order-Invariant Reinforcement Learning
di: Goudet, Olivier, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Black-Box Debiasing Framework for Conditional Sampling
di: Cui, Han, et al.
Pubblicazione: (2025)

Benchmarking Instance-Centric Counterfactual Algorithms for XAI: From White Box to Black Box
di: Moreira, Catarina, et al.
Pubblicazione: (2022)

Forgetting is Everywhere
di: Sanati, Ben, et al.
Pubblicazione: (2025)

Black-Box Detection of Language Model Watermarks
di: Gloaguen, Thibaud, et al.
Pubblicazione: (2024)

In-Context Black-Box Optimization with Unreliable Feedback
di: Blumer, Nicolas Samuel, et al.
Pubblicazione: (2026)

Metalearning Continual Learning Algorithms
di: Irie, Kazuki, et al.
Pubblicazione: (2023)

Exploring the Promise and Limits of Real-Time Recurrent Learning
di: Irie, Kazuki, et al.
Pubblicazione: (2023)

Forgetting Has Neighbors: Localized Collateral Forgetting in Machine Unlearning
di: Dolgova, Polina, et al.
Pubblicazione: (2026)

ADOPT: Modified Adam Can Converge with Any $β_2$ with the Optimal Rate
di: Taniguchi, Shohei, et al.
Pubblicazione: (2024)

Beyond Concept Bottleneck Models: How to Make Black Boxes Intervenable?
di: Laguna, Sonia, et al.
Pubblicazione: (2024)

Safety Filters for Black-Box Dynamical Systems by Learning Discriminating Hyperplanes
di: Lavanakul, Will, et al.
Pubblicazione: (2024)