Meisam Razaviyayn

公共データがプライバシー保護型機械学習モデルをどのように改善できるか探ってる。

新しい手法がデータ分布の変化の中で公平性を向上させる。

この研究は、拡散モデルにおけるスコア関数推定のためのニューラルネットワークを探求している。

PMixEDは、大規模言語モデルのパフォーマンスを犠牲にせずにプライバシーを向上させる。

新しい方法が、深層学習でプライバシーを守りながらモデルの性能を向上させる。

機械学習におけるプライバシーと公平性を革新的な方法で解決する。

データ生成を良くするための拡散モデルの強化について。