Oublier aide à apprendre chez les humains et les modèles de machines, ce qui améliore l'adaptabilité et la performance.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une nouvelle méthode améliore la confidentialité des données pour l'analyse de données discrètes.
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SpaFL améliore la communication et le calcul dans l'apprentissage fédéré tout en sécurisant les données personnelles.
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LayerCAM-AE améliore la détection des mises à jour malveillantes dans l'apprentissage fédéré tout en préservant la confidentialité des données.
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La recherche vise à équilibrer la vie privée et la précision dans les méthodes d'estimation de la moyenne vectorielle.
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Les contrefactuels révèlent des trucs intéressants mais posent des risques pour la vie privée en apprentissage automatique.
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Examiner les risques et l'utilisation abusive des grands modèles de langue dans la cybercriminalité.
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Une nouvelle méthode s'attaque aux erreurs sans fil dans l'apprentissage fédéré pour les appareils IoT.
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Cet article parle de la vie privée et des biais dans les algorithmes prédictifs pour des données sensibles.
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Une nouvelle méthode améliore les prédictions des modèles pour une meilleure adaptation sans données sources.
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Un nouveau cadre améliore la création de données synthétiques tout en protégeant les infos personnelles.
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Une nouvelle approche multi-serveurs améliore l'efficacité et la vitesse de l'apprentissage fédéré.
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On vous présente PrivacyRestore pour protéger les données des utilisateurs tout en utilisant de grands modèles de langage.
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Cette étude s'attaque aux galères pour désapprendre des données des modèles d'apprentissage automatique.
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Méthodes pour estimer les caractéristiques d'un jeu de données tout en gardant les données individuelles en sécurité.
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.
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Augmenter le nombre de tours de communication réduit les coûts et améliore la performance des modèles en apprentissage fédéré.
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Un aperçu des méthodes de confidentialité et de leur efficacité dans le partage de données.
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Une nouvelle méthode améliore la protection de la vie privée pendant l'entraînement des modèles d'apprentissage profond.
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Un aperçu des nouvelles méthodes de mesure des pubs qui mettent l'accent sur la vie privée des utilisateurs.
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Cet article traite de comment simuler des données clients pour un apprentissage fédéré plus rapide.
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De nouvelles méthodes dans l'apprentissage fédéré améliorent la vie privée et la performance des modèles tout en gérant des données variées.
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Un nouveau cadre améliore la précision des prédictions et la confidentialité des données dans l'apprentissage fédéré.
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Présentation de nouvelles méthodes pour améliorer les processus d'oubli dans les modèles d'apprentissage contrastif.
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Une nouvelle méthode d'attaque soulève des inquiétudes sur la vie privée dans les modèles de compréhension de documents.
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Explorer l'apprentissage fédéré et l'oubli pour la vie privée des utilisateurs et l'intégrité des modèles.
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Présentation d'une méthode pour ajuster les LLM sur des appareils à faibles ressources.
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Une étude sur l'amélioration des modèles d'apprentissage fédéré pour les appareils avec des ressources limitées.
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Une nouvelle méthode éclaire comment les modèles de langage se souviennent des données d'entraînement.
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Une nouvelle méthode crée des intervalles de prédiction fiables en utilisant des données diverses tout en garantissant la confidentialité.
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Nouveau cadre qui permet un apprentissage efficace des maladies sans stocker les données passées.
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L'apprentissage machine quantique propose de nouvelles méthodes pour protéger des données sensibles.
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Un nouveau cadre améliore les recommandations tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.
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