Private Everlasting Prediction
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私人永恒的预测
DOI：
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Yan, Chao
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Naor, Moni Naor;Nissim, Kobbi Nissim;Stemmer, Uri;Yan, Chao
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通过通信复杂性对差异化私人学习进行样本复杂性限制
DOI：
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发表时间：
2014
期刊：
SIAM journal on computing (Print)
影响因子：
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作者：
V. Feldman;David Xiao
通讯作者：
David Xiao
揭示秩序的加密和私人学习的难度
DOI：
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发表时间：
2015
期刊：
Theory of Cryptography Conference
影响因子：
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作者：
Mark Bun;Mark Zhandry
通讯作者：
Mark Zhandry
用于私人分类和在线预测的闭包属性
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
Proceedings of Thirty Third Conference on Learning Theory
影响因子：
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作者：
Alon, Noga;Beimel, Amos;Moran, Shay;and Stemmer, Uri
通讯作者：
and Stemmer, Uri
什么时候为了高精度学习需要记忆不相关的训练数据？
DOI：
10.1145/3406325.3451131
发表时间：
2021
期刊：
ACM Symposium on the Theory of Computation (STOC
影响因子：
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作者：
Brown, Gavin;Bun, Mark;Feldman, Vitaly;Smith, Adam;Talwar, Kunal
通讯作者：
Talwar, Kunal
通过标记和未标记的示例进行私下学习
影响因子：
1.1
作者：
A. Beimel;Kobbi Nissim;Uri Stemmer
通讯作者：
Uri Stemmer