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2020年–今天
2024 【b1】 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 拉斐尔·比诺 :
稳健的机器学习-安全人工智能的分布式方法。 施普林格 2024 ,国际标准图书编号 978-981-97-0687-7 ,第1-154页 [j7] 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 拉斐尔·比诺 :
拜占庭机器学习:入门。 ACM计算。 Surv公司。 56 ( 7 ) : 169:1-169:39 ( 2024 ) [公元24年] 尤塞夫·阿洛阿 , 萨代赫·法哈德哈尼 , 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 拉斐尔·比诺 , 杰瓦尼·里兹克 , 萨沙·沃托维奇 :
拜占庭-鲁布斯特联合学习:客户子抽样和本地更新的影响。 ICML公司 2024 【c23】 萨代赫·法哈德哈尼 , 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 拉斐尔·比诺 :
简短公告:拜占庭机器学习案例。 PODC公司 2024 : 131-134 [电子1] 阿曼多·卡斯塔涅达 , 康斯坦丁·埃纳 , 尼鲁帕姆·古普塔 :
网络系统-第十二届国际会议,NETYS 2024,摩洛哥拉巴特,2024年5月29日至31日,会议记录。 计算机科学课堂讲稿 14783, 施普林格 2024 ,国际标准图书编号 978-3-031-67320-7 [目录] [i31] 尤塞夫·阿洛阿 , 萨代赫·法哈德哈尼 , 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 拉斐尔·比诺 , 杰瓦尼·里兹克 , 萨沙·沃托维奇 :
在联合学习中处理拜占庭客户。 CoRR公司 abs/2402.12780 ( 2024 ) [i30] 萨代赫·法哈德哈尼 , 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 拉斐尔·比诺 :
拜占庭稳健优化与数据中毒的相关性。 CoRR公司 abs/2405.00491 ( 2024 ) [i29] 尤塞夫·阿洛阿 , 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 艾哈迈德·杰卢利 , 杰瓦尼·里兹克 , 约翰·斯蒂芬 :
在分布式学习中通过剪裁梯度来提高鲁棒性。 CoRR公司 abs/2405.14432 ( 2024 ) 2023 [j6] 尼鲁帕姆·古普塔 , Thinh T.Doan公司 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
联邦地方SGD在$2f$冗余下的拜占庭容错。 IEEE传输。 控制。 Netw公司。 系统。 10 ( 4 ) : 1669-1681 ( 2023 ) [公元22年] 尤塞夫·阿洛阿 , 萨代赫·法哈德哈尼 , 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 拉斐尔·比诺 , 约翰·斯蒂芬 :
混合固定:异质性下最佳拜占庭ML的配方。 AISTATS公司 2023 : 1232-1300 [c21] 刘硕 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
冗余对分布式优化和学习中弹性的影响。 ICDCN公司 2023 : 80-89 [公元20年] 尤塞夫·阿洛阿 , 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 拉斐尔·比诺 , 约翰·斯蒂芬 :
分布式学习中的隐私-鲁棒-效用三段论。 ICML公司 2023 : 569-626 [c19] 萨代赫·法哈德哈尼 , 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 吕恩浩 , 拉斐尔·比诺 , 约翰·斯蒂芬 :
具有线性梯度开销的健壮协作学习。 ICML公司 2023 : 9761-9813 [第18条] 尤塞夫·阿洛阿 , 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 拉斐尔·比诺 , 杰瓦尼·里兹克 :
稳健的分布式学习:数据异质性下的严格错误边界和故障点。 NeurIPS公司 2023 [第28条] 尤塞夫·阿洛阿 , 萨代赫·法哈德哈尼 , 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 拉斐尔·比诺 , 约翰·斯蒂芬 :
混合固定:异质性下最佳拜占庭ML的配方。 CoRR公司 abs/2302.01772 ( 2023 ) [i27] 尤塞夫·阿洛阿 , 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 拉斐尔·比诺 , 约翰·斯蒂芬 :
使用好奇机器和对抗机器的分布式学习。 CoRR公司 腹肌/2302.04787 ( 2023 ) [i26] 尤塞夫·阿洛阿 , 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 拉法皮诺 , 杰瓦尼·里兹克 :
稳健的分布式学习:数据异质性下的严格错误边界和故障点。 CoRR公司 abs/2309.13591 ( 2023 ) 2022 [j5] 库沙尔·查克拉巴蒂 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼赫·乔普拉 :
加速分布式梯度衰减法的迭代预处理:线性最小二乘问题的情况。 自动。 137 : 110095 ( 2022 ) 【j4】 库沙尔·查克拉巴蒂 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼赫·乔普拉 :
解线性方程组时分散梯度的预处理。 IEEE传输。 控制。 Netw公司。 系统。 9 ( 2 ) : 811-822 ( 2022 ) [第17条] 萨代赫·法哈德哈尼 , 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 拉斐尔·比诺 , 约翰·斯蒂芬 :
通过弹性平均动量,拜占庭机器学习变得容易。 ICML公司 2022 : 6246-6283 [第16条] 卡里姆·布博 , 阿明·布塞塔 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 亚历山大·莫勒 , 拉法皮诺 :
民主化机器学习:异构参与者的弹性分布式学习。 SRDS公司 2022 : 94-120 [i25] 萨代赫·法哈德哈尼 , 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 拉斐尔·比诺 , 约翰·斯蒂芬 :
通过弹性平均动量,拜占庭机器学习变得容易。 CoRR公司 abs/2205.12173 ( 2022 ) 【i24】 萨代赫·法哈德哈尼 , 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 李恩桓 , 拉斐尔·比诺 , 约翰·斯蒂芬 :
让拜占庭式去中心化学习变得高效。 CoRR公司 abs/2209.10931 ( 2022 ) [第23条] El-Mahdi El-Mhamdi埃尔·马赫迪 , 萨代赫·法哈德哈尼 , 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 吕恩浩 , 拉斐尔·比诺 , 约翰·斯蒂芬 :
论大型人工智能模型的不可能安全性。 CoRR公司 abs/2209.15259 ( 2022 ) [i22] 刘硕 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
冗余对分布式优化和学习中弹性的影响。 CoRR公司 abs/2211.08622 ( 2022 ) 2021 [j3] 尼鲁帕姆·古普塔 , Shripad Gade公司 , 尼赫·乔普拉 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
在分布式优化中保护统计隐私。 IEEE控制。 系统。 莱特。 5 ( 三 ) : 779-784 ( 2021 ) [注2] 库沙尔·查克拉巴蒂 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼赫·乔普拉 :
迭代预条件梯度法的稳健性:分布式线性回归问题。 IEEE控制。 系统。 莱特。 5 ( 6 ) : 2180-2185 ( 2021 ) [第15条] 库沙尔·查克拉巴蒂 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼赫·乔普拉 :
迭代预条件梯度法的稳健性:分布式线性回归问题。 行政协调会 2021 : 2248-2253 [第14条] 尼鲁帕姆·古普塔 , Thinh T.Doan公司 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
2f-冗余分散优化中的拜占庭容错。 行政协调会 2021 : 3632-3637 [第13条] 尼鲁帕姆·古普塔 , 刘硕 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
基于范数比较梯度消除的拜占庭容错分布式机器学习。 DSN研讨会 2021 : 175-181 [第12条] 库沙尔·查克拉巴蒂 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼赫·乔普拉 :
使用迭代预处理加速线性回归的分布式SGD。 L4DC(L4DC) 2021 : 447-458 [第11条] 刘硕 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
分布式优化中的近似拜占庭容错。 PODC公司 2021 : 379-389 [第10条] 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 拉法皮诺 , 塞巴斯蒂安·鲁奥 , 约翰·斯蒂芬 :
SGD中的差异隐私和拜占庭弹性:它们相加吗? PODC公司 2021 : 391-401 【c9】 刘硕 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
拜占庭容错联合学习的成本函数冗余。 弹性FL 2021 : 4-6 【i21】 刘硕 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
分布式优化中的近似拜占庭容错。 CoRR公司 abs/2101.09337 ( 2021 ) [i20] 库沙尔·查克拉巴蒂 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼赫·乔普拉 :
迭代预条件梯度法的稳健性:分布式线性回归问题。 CoRR公司 abs/2101.10967 ( 2021 ) [i19] 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
对等分布渐变中的拜占庭容错。 CoRR公司 abs/2101.12316 ( 2021 ) [i18] 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 拉法皮诺 , 塞巴斯蒂安·鲁奥 , 约翰·斯蒂芬 :
SGD中的差异隐私和拜占庭弹性:它们相加吗? CoRR公司 abs/2102.08166 ( 2021 ) [i17] 刘硕 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
成本函数中具有冗余的异步分布式优化。 CoRR公司 abs/2106.03998 ( 2021 ) [i16] 库沙尔·查克拉巴蒂 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼赫·乔普拉 :
关于加速分布凸优化。 CoRR公司 abs/2108.08670 ( 2021 ) 【i15】 尼鲁帕姆·古普塔 , Thinh T.Doan公司 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
2f-冗余下联邦本地SGD的拜占庭容错。 CoRR公司 abs/2108.11769 ( 2021 ) [第14条] 拉希德·格雷劳伊 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 拉斐尔·比诺 , 塞巴斯蒂安·鲁奥 , 约翰·斯蒂芬 :
在分布式SGD中结合了差异隐私和拜占庭弹性。 CoRR公司 abs/2110.03991 ( 2021 ) [i13] 刘硕 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
利用成本函数中的冗余实现分布式优化和学习中的弹性。 CoRR公司 abs/2110.10858 ( 2021 ) 2020 [j1] 沂蒙洞 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼赫·乔普拉 :
双边遥操作系统中的虚假数据注入攻击。 IEEE传输。 控制。 系统。 技术。 28 ( 三 ) : 1168-1176 ( 2020 ) 【c8】 库沙尔·查克拉巴蒂 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼赫·乔普拉 :
迭代预处理加速渐变法。 行政协调会 2020 : 3977-3982 【c7】 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
分布式优化中的容错:冗余情况。 PODC公司 2020 : 365-374 [i12] 库沙尔·查克拉巴蒂 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼赫·乔普拉 :
迭代预处理加速渐变法。 CoRR公司 abs/2003.07180 ( 2020 ) [i11] 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
协同优化中的弹性:冗余和独立的成本函数。 CoRR公司 abs/2003.09675 ( 2020 ) [i10] 尼鲁帕姆·古普塔 , Shripad Gade公司 , 尼赫·乔普拉 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
在分布式优化中保护统计隐私。 CoRR公司 abs/2004.01312 ( 2020 ) [第九章] 库沙尔·查克拉巴蒂 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼赫·乔普拉 :
加速渐变方法的迭代预处理:分布式线性最小二乘问题。 CoRR公司 abs/2008.02856 ( 2020 ) [i8] 尼鲁帕姆·古普塔 , 刘硕 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
使用随机梯度下降(SGD)和基于范数的比较梯度消除(CGE)的拜占庭容错分布式机器学习。 CoRR公司 abs/2008.04699 ( 2020 ) [i7] 尼鲁帕姆·古普塔 , Thinh T.Doan公司 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
最小冗余下分散优化中的拜占庭容错。 CoRR公司 abs/2009.14763 ( 2020 ) [i6] 库沙尔·查克拉巴蒂 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼赫·乔普拉 :
使用迭代预处理加速线性回归的分布式SGD。 CoRR公司 abs/2011.07595 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c6】 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
用于线性回归的拜占庭容错并行随机梯度下降。 阿勒顿 2019 : 415-420 [c5] 尼鲁帕姆·古普塔 , 乔纳森·卡茨 , 尼赫·乔普拉 :
有限实际输入分布式平均共识中的统计隐私。 行政协调会 2019 : 1836-1841 [i5] 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
拜占庭容错分布式线性回归。 CoRR公司 abs/1903.08752 ( 2019 ) [i4] 尼鲁帕姆·古普塔 , 乔纳森·卡茨 , 尼赫·乔普拉 :
有限实际输入分布式平均共识中的统计隐私。 CoRR公司 abs/1903.09315 ( 2019 ) [i3] 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼赫·乔普拉 :
对等分布式优化中代理成本的隐私性。 CoRR公司 abs/1905.00733 ( 2019 ) [i2] 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼丁·H·瓦迪亚 :
并行学习中拜占庭容错的随机反应冗余。 CoRR公司 abs/1912.09528 ( 2019 ) 2018 【c4】 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼赫·乔普拉 :
基于模型的加密:网络控制系统中的状态隐私。 阿勒顿 2018 : 242-248 [i1] 尼鲁帕姆·古普塔 , 乔纳森·卡茨 , 尼赫·乔普拉 :
分布式平均共识中的信息论隐私。 CoRR公司 abs/1809.01794 ( 2018 ) 2017 【c3】 尼鲁帕姆·古普塔 , 沂蒙洞 , 尼赫·乔普拉 :
分布式双积分器一致性对图连通性损失的鲁棒性。 行政协调会 2017 : 4516-4521 2016 【c2】 沂蒙洞 , 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼赫·乔普拉 :
双边遥操作系统中的内容修改攻击。 行政协调会 2016 : 316-321 【c1】 尼鲁帕姆·古普塔 , 尼赫·乔普拉 :
分布式平均信息共识中的保密性。 疾病预防控制中心 2016 : 6709-6714