Copertina

Adaptive Power Iteration Method for Differentially Private PCA

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Nguyen, Ta Duy, Ene, Alina, Nguyen, Huy Le
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2026
Soggetti:	Data Structures and Algorithms Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Solving Linear Programs with Differential Privacy
di: Ene, Alina, et al.
Pubblicazione: (2025)

Solving Positive Linear Programs with Differential Privacy
di: Ene, Alina, et al.
Pubblicazione: (2026)

Multiplicative Weights Update, Area Convexity and Random Coordinate Descent for Densest Subgraph Problems
di: Nguyen, Ta Duy, et al.
Pubblicazione: (2024)

Improved $\ell_{p}$ Regression via Iteratively Reweighted Least Squares
di: Ene, Alina, et al.
Pubblicazione: (2025)

Quasi-Self-Concordant Optimization with Lewis Weights
di: Ene, Alina, et al.
Pubblicazione: (2025)

Tight Differentially Private PCA via Matrix Coherence
di: d'Orsi, Tommaso, et al.
Pubblicazione: (2025)

Sample-efficient Multiclass Calibration under $\ell_{p}$ Error
di: Bairaktari, Konstantina, et al.
Pubblicazione: (2025)

Differentially Private Densest Subgraph Detection
di: Nguyen, Dung, et al.
Pubblicazione: (2021)

Thompson Sampling Itself is Differentially Private
di: Ou, Tingting, et al.
Pubblicazione: (2024)

Maximum Coverage in Turnstile Streams with Applications to Fingerprinting Measures
di: Ene, Alina, et al.
Pubblicazione: (2025)

Differentially Private and Scalable Estimation of the Network Principal Component
di: Khayatian, Alireza, et al.
Pubblicazione: (2025)

Constructing Decision Trees from Data Streams
di: Pham, Huy, et al.
Pubblicazione: (2024)

Binned Group Algebra Factorization for Differentially Private Continual Counting
di: Henzinger, Monika, et al.
Pubblicazione: (2025)

Towards Optimal Differentially Private Regret Bounds in Linear MDPs
di: Sahu, Sharan
Pubblicazione: (2025)

Differentially Private Synthetic Graphs Preserving Triangle-Motif Cuts
di: Peng, Pan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Spectral Guarantees for Adversarial Streaming PCA
di: Price, Eric, et al.
Pubblicazione: (2024)

The Power of Iterative Filtering for Supervised Learning with (Heavy) Contamination
di: Klivans, Adam R., et al.
Pubblicazione: (2025)

Constant matters: Fine-grained Complexity of Differentially Private Continual Observation
di: Fichtenberger, Hendrik, et al.
Pubblicazione: (2022)

Lumberjack: Better Differentially Private Random Forests through Heavy Hitter Detection in Trees
di: Lebeda, Christian Janos, et al.
Pubblicazione: (2026)

Handling Delayed Feedback in Distributed Online Optimization : A Projection-Free Approach
di: Nguyen, Tuan-Anh, et al.
Pubblicazione: (2024)

TimeCluster with PCA is Equivalent to Subspace Identification of Linear Dynamical Systems
di: Hines, Christian L., et al.
Pubblicazione: (2025)

Almost-Optimal Local-Search Methods for Sparse Tensor PCA
di: Lovig, Max, et al.
Pubblicazione: (2025)

Private Vector Mean Estimation in the Shuffle Model: Optimal Rates Require Many Messages
di: Asi, Hilal, et al.
Pubblicazione: (2024)

Differentially Private Verification of Distribution Properties
di: Du, Elbert, et al.
Pubblicazione: (2026)

Differentially Private Clustering in Data Streams
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2023)

Differentially Private Kernel Density Estimation
di: Liu, Erzhi, et al.
Pubblicazione: (2024)

Locally Differentially Private Graph Clustering via the Power Iteration Method
di: Suppakitpaisarn, Vorapong, et al.
Pubblicazione: (2025)

Differentially Private Multi-Sampling from Distributions
di: Cheu, Albert, et al.
Pubblicazione: (2024)

Fast and Simple Densest Subgraph with Predictions
di: Bui, Thai, et al.
Pubblicazione: (2025)

On Purely Private Covariance Estimation
di: d'Orsi, Tommaso, et al.
Pubblicazione: (2025)

Differentially Private Learning Beyond the Classical Dimensionality Regime
di: Dwork, Cynthia, et al.
Pubblicazione: (2024)

A Differentially Private Clustering Algorithm for Well-Clustered Graphs
di: He, Weiqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)

Almost Tight Error Bounds on Differentially Private Continual Counting
di: Henzinger, Monika, et al.
Pubblicazione: (2022)

Individual Privacy Accounting for Differentially Private Stochastic Gradient Descent
di: Yu, Da, et al.
Pubblicazione: (2022)

On Differentially Private Subspace Estimation in a Distribution-Free Setting
di: Tsfadia, Eliad
Pubblicazione: (2024)

Differentially Private Bootstrap: New Privacy Analysis and Inference Strategies
di: Wang, Zhanyu, et al.
Pubblicazione: (2022)

Iterative Chow Filtering for Learning with Distribution Shift
di: Chandrasekaran, Gautam, et al.
Pubblicazione: (2026)

Fast-MWEM: Private Data Release in Sublinear Time
di: Haris, Themistoklis, et al.
Pubblicazione: (2026)

Private List Learnability vs. Online List Learnability
di: Hanneke, Steve, et al.
Pubblicazione: (2025)

Scaling up the Banded Matrix Factorization Mechanism for Differentially Private ML
di: McKenna, Ryan
Pubblicazione: (2024)