Полиномиальные аппроксимации некоторых функций активации нейронных сетей

Активное внедрение систем машинного обучения ставит актуальную задачу обеспечения их защиты от различных типов атак, направленных на нарушение свойств конфиденциальности, целостности и доступности как обрабатываемых данных, так и обучаемых моделей. Одним из перспективных направлений защиты является...

ver descrição completa

Detalhes bibliográficos

Principais autores:	Grigory Marshalko, Julia Trufanova
Formato:	Artigo
Idioma:	Inglês
Publicado em:	Russian Academy of Sciences, St. Petersburg Federal Research Center 2022-02-01
coleção:	Информатика и автоматизация
Assuntos:	функция активации relu гиперболический тангенс логистический сигмоид гомоморфное шифрование bgv ckks нейронная сеть полиномиальная аппроксимация конфиденциальное машинное обучение
Acesso em linha:	http://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/15134
Tags:	Adicionar Tag Sem tags, seja o primeiro a adicionar uma tag!