( en | de | ru )

 

Disambiguierung von "Thakurta, Abhradeep"

Autor der Publikation

KopierenLöschenDiese Publikation zur Ablage hinzufügen
Analyze gauss: optimal bounds for privacy-preserving principal component analysis.

, , , und . STOC, Seite 11-20. ACM, (2014)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

Keine Personen gefunden für den Autorennamen Thakurta, Abhradeep
Eine Person hinzufügen mit dem Namen Thakurta, Abhradeep
 

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

Differentially Private Matrix Completion, Revisited., , und . CoRR, (2017)Private Empirical Risk Minimization Beyond the Worst Case: The Effect of the Constraint Set Geometry., , und . CoRR, (2014)Private Convex Optimization for Empirical Risk Minimization with Applications to High-dimensional Regression., , und . COLT, Volume 23 von JMLR Proceedings, Seite 25.1-25.40. JMLR.org, (2012)Private Gradient Descent for Linear Regression: Tighter Error Bounds and Instance-Specific Uncertainty Estimation., , , , , und . CoRR, (2024)Faster Differentially Private Convex Optimization via Second-Order Methods., , , und . CoRR, (2023)Toward Training at ImageNet Scale with Differential Privacy., , , , , und . CoRR, (2022)Differentially Private Stream Processing at Scale., , , , , , , und . CoRR, (2023)Differentially Private Image Classification from Features., , , , und . CoRR, (2022)Practical and Private (Deep) Learning Without Sampling or Shuffling., , , , , und . ICML, Volume 139 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 5213-5225. PMLR, (2021)(Nearly) Optimal Private Linear Regression for Sub-Gaussian Data via Adaptive Clipping., , und . COLT, Volume 178 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 1126-1166. PMLR, (2022)