奥姆·塔卡尔 0001
人员信息
附属: 谷歌,山景城,加利福尼亚州,美国 隶属关系(前): 美国马萨诸塞州波士顿大学
其他同名人员
奥姆·塔卡尔 0002 -印度艾哈迈达巴德艾哈迈达巴德大学
优化列表
2020年–今天
2024 [i22] 马修·贾吉尔斯基 , 奥姆·塔卡尔 , 王伦(Lun Wang) :
预训练语音模型的噪声屏蔽攻击和防御。 CoRR公司 abs/2404.02052 ( 2024 ) 2023 [第17条] 马修·贾吉尔斯基 , 奥姆·塔卡尔 , 弗洛里安电车 , 达芙妮·伊波利托 , 凯瑟琳·李 , 尼古拉斯·卡里尼 , 埃里克·华莱士 , 双松 , 阿卜拉德普·古哈·塔库塔 , 尼古拉斯·帕普诺特 , 张志远(Chiyuan Zhang) :
测量记忆训练示例的遗忘。 ICLR公司 2023 [第16条] 阿伦·加内什 , 马赫迪·哈吉法姆 , 米拉德·纳斯尔 , Sewoong哦 , 托马斯·斯坦克 , 奥姆·塔卡尔 , 阿卜拉德普·古哈·塔库塔 , 王伦(Lun Wang) :
为什么私人模特训练需要公共预习? ICML公司 2023 : 10611-10627 【i21】 阿伦·加内什 , 马赫迪·哈吉法姆 , 米拉德·纳斯尔 , Sewoong哦 , 托马斯·斯坦克 , 奥姆·塔卡尔 , 阿卜拉德普·塔库塔 , 王伦(Lun Wang) :
为什么私人模特训练需要公共预习? CoRR公司 abs/2302.09483 ( 2023 ) [i20] 王伦(Lun Wang) , 奥姆·塔卡尔 , 拉吉夫·马修斯 :
大型ASR模型中的意外记忆,以及如何缓解它。 CoRR公司 abs/2310.11739 ( 2023 ) 2022 [第15条] Shubhankar Mohapatra公司 , 萨金·萨西 , 西河 , 乔塔姆·卡马特 , 奥姆·塔卡尔 :
自适应优化器在诚实私有超参数选择中的作用。 AAAI公司 2022 : 7806-7813 [第14条] Trung Dang公司 , 奥姆·塔卡尔 , Swaroop Ramaswamy公司 , 拉吉夫·马修斯 , 彼得·金 , 弗朗索瓦斯·博菲 :
分布式ASR训练中显示说话人身份的方法,以及如何应对IT。 ICASSP公司 2022 : 4338-4342 [第13条] 埃桑·阿米德 , 阿伦·加内什 , 拉吉夫·马修斯 , Swaroop Ramaswamy公司 , 双松 , 托马斯·斯坦克 , 维尼思·苏里亚库马尔 , 奥姆·塔卡尔 , 阿卜拉德普·塔库塔 :
用于私有模型训练的公共数据辅助镜像下降。 ICML公司 2022 : 517-535 [第12条] 埃桑·阿米德 , Om Dipakbhai Thakkar先生 , 阿伦·纳拉亚南 , 拉吉夫·马修斯 , 弗朗索瓦斯·博菲 :
从ASR模型中提取目标训练数据,以及如何缓解它。 INTERSPEECH公司 2022 : 2803-2807 [第11条] W.Ronny Huang先生 , 史蒂夫·钱恩 , Om Dipakbhai Thakkar先生 , 拉吉夫·马修斯 :
检测语言模型融合ASR中的非预期记忆。 INTERSPEECH公司 2022 : 2808-2812 [i19] 埃桑·阿米德 , 奥姆·塔卡尔 , 阿伦·纳拉亚南 , 拉吉夫·马修斯 , 弗朗索瓦斯·博菲 :
从ASR模型中提取目标训练数据,以及如何缓解它。 CoRR公司 abs/2204.08345 ( 2022 ) [i18] W.Ronny Huang先生 , 史蒂夫·钱恩 , 奥姆·塔卡尔 , 拉吉夫·马修斯 :
在语言模型融合的ASR中检测非预期记忆。 CoRR公司 abs/2204.09606 ( 2022 ) [i17] 马修·贾吉尔斯基 , 奥姆·塔卡尔 , 弗洛里安电车 , 达芙妮·伊波利托 , 凯瑟琳·李 , 尼古拉斯·卡里尼 , 埃里克·华莱士 , 双松 , 阿卜拉德普·塔库塔 , 尼古拉斯·帕普诺特 , 张志远(Chiyuan Zhang) :
测量记忆训练示例的遗忘。 CoRR公司 绝对值/2207.00099 ( 2022 ) [i16] 维拉特·谢伊沃卡尔(Virat Shejwalkar) , 阿伦·加内什 , 拉吉夫·马修斯 , 奥姆·塔卡尔 , 阿卜拉德普·塔库塔 :
回收废料:利用中间检查点改进私人学习。 CoRR公司 abs/2210.01864 ( 2022 ) 2021 [第10条] 双松 , 托马斯·斯坦克 , 奥姆·塔卡尔 , 阿卜拉德普·塔库塔 :
在无约束的私人GLM中避免维度诅咒。 AISTATS公司 2021 : 2638-2646 【c9】 彼得·凯鲁兹 , 布伦丹·麦克马汉 , 双松 , 奥姆·塔卡尔 , 阿卜拉德普·塔库塔 , 郑旭 :
实践和私人(深入)学习,无需抽样或筛选。 ICML公司 2021 : 5213-5225 【c8】 Trung Dang公司 , 奥姆·塔卡尔 , Swaroop Ramaswamy公司 , 拉吉夫·马修斯 , 彼得·金 , 弗朗索瓦斯·博菲 :
在分布式训练中揭示和保护标签。 NeurIPS公司 2021 : 1727-1738 【c7】 盖伦·安德鲁 , 奥姆·塔卡尔 , 布伦丹·麦克马汉 , Swaroop Ramaswamy公司 :
自适应剪辑的差异化私人学习。 NeurIPS公司 2021 : 17455-17466 【i15】 彼得·凯鲁兹 , 布伦丹·麦克马汉 , 双松 , 奥姆·塔卡尔 , 阿卜拉德普·塔库塔 , 郑旭 :
实践和私人(深入)学习,无需抽样或筛选。 CoRR公司 abs/2103.00039 ( 2021 ) [第14条] Trung Dang公司 , 奥姆·塔卡尔 , Swaroop Ramaswamy公司 , 拉吉夫·马修斯 , 彼得·钦 , 弗朗索瓦斯·博菲 :
分布式ASR训练中显示说话人身份的方法及其对抗。 CoRR公司 abs/2104.07815 ( 2021 ) [i13] Trung Dang公司 , 奥姆·塔卡尔 , Swaroop Ramaswamy公司 , 拉吉夫·马修斯 , 彼得·金 , 弗朗索瓦斯·博菲 :
在分布式训练中揭示和保护标签。 CoRR公司 abs/2111.00556 ( 2021 ) [i12] Shubhankar Mohapatra公司 , 萨金·萨西 , 西河 , 乔塔姆·卡马特 , 奥姆·塔卡尔 :
诚实私有超参数选择中自适应优化的作用。 CoRR公司 abs/2111.04906 ( 2021 ) [i11] 埃桑·阿姆德 , 阿伦·加内什 , 拉吉夫·马修斯 , Swaroop Ramaswamy公司 , 双松 , 托马斯·斯坦克 , 维尼思·苏里亚库马尔 , 奥姆·塔卡尔 , 阿卜拉德普·塔库塔 :
用于私有模型训练的公共数据辅助镜像下降。 CoRR公司 abs/2112.00193 ( 2021 ) 2020 【c6】 瑞安·罗杰斯 , 亚伦·罗斯 , 亚当·史密斯 , 内森·斯雷布罗 , 奥姆·塔卡尔 , 布莱克·伍德沃思 :
自适应数据分析实证方法的保证有效性。 AISTATS公司 2020 : 2830-2840 【c5】 博尔贾·巴利 , 彼得·凯鲁兹 , 布伦丹·麦克马汉 , Om Dipakbhai Thakkar先生 , 阿卜拉德普·塔库塔 :
通过随机签入进行隐私放大。 NeurIPS公司 2020 [i10] 双松 , 奥姆·塔卡尔 , 阿卜拉德普·塔库塔 :
凸广义线性问题上私有截断梯度下降的刻画。 CoRR公司 abs/2006.06783 ( 2020 ) [第九章] 奥姆·塔卡尔 , Swaroop Ramaswamy公司 , 拉吉夫·马修斯 , 弗朗索瓦斯·博菲 :
理解联合学习中的无意记忆。 CoRR公司 abs/2006.07490 ( 2020 ) [i8] 博尔贾·巴利 , 彼得·凯鲁兹 , H.Brendan McMahan先生 , 奥姆·塔卡尔 , 阿卜拉德普·塔库塔 :
通过随机签入进行隐私放大。 CoRR公司 腹肌/2007.06605 ( 2020 ) [i7] Swaroop Ramaswamy公司 , 奥姆·塔卡尔 , 拉吉夫·马修斯 , 盖伦·安德鲁 , H.Brendan McMahan先生 , 弗朗索瓦斯·博菲 :
在不记忆用户数据的情况下训练生产语言模型。 CoRR公司 abs/2009.10031 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【b1】 Om Dipakbhai Thakkar先生 :
隐私保护机器学习的进展。 美国波士顿大学, 2019 【c4】 罗杰·艾扬格 , 约瑟夫·P·尼尔 , 黎明之歌 , 奥姆·塔卡尔 , 阿卜拉德普·塔库塔 , 王伦(Lun Wang) :
面向实用差分私有凸优化。 IEEE安全与隐私研讨会 2019 : 299-316 [i6] 奥姆·塔卡尔 , 盖伦·安德鲁 , H.Brendan McMahan先生 :
自适应剪辑的差异化私人学习。 CoRR公司 abs/1905.03871 ( 2019 ) [i5] 瑞安·罗杰斯 , 亚伦·罗斯 , 亚当·史密斯 , 内森·斯雷布罗 , 奥姆·塔卡尔 , 布莱克·伍德沃思 :
自适应数据分析实证方法的保证有效性。 CoRR公司 abs/1906.09231 ( 2019 ) 2018 【c3】 Pratek Jain公司 , Om Dipakbhai Thakkar先生 , 阿卜拉德普·塔库塔 :
重新审视不同的私有矩阵完成。 ICML公司 2018 : 2220-2229 【c2】 拉夫·巴西利 , 阿卜拉德普·古哈·塔库塔 , Om Dipakbhai Thakkar先生 :
模型认知私人学习。 NeurIPS公司 2018 : 7102-7112 [i4] 拉夫·巴西利 , 奥姆·塔卡尔 , 阿卜拉德普·塔库塔 :
通过稳定性进行模型认知私人学习。 CoRR公司 abs/1803.05101 ( 2018 ) 2017 [i3] Pratek Jain公司 , 奥姆·塔卡尔 , 阿卜拉德普·塔库塔 :
不同的私有矩阵完成,重温。 CoRR公司 abs/1712.09765 ( 2017 ) 2016 【c1】 瑞安·M·罗杰斯 , 亚伦·罗斯 , 亚当·史密斯 , 奥姆·塔卡尔 :
最大信息、差异隐私和选择后假设测试。 光纤通信系统 2016 : 487-494 [i2] 瑞安·M·罗杰斯 , 亚伦·罗斯 , 亚当·史密斯 , 奥姆·塔卡尔 :
最大信息、差异隐私和选举后假设测试。 CoRR公司 abs/1604.03924 ( 2016 ) 2015 [i1] 普尼特·梅塔 , 拉胡尔·穆图 , 高拉夫·帕特尔 , 奥姆·塔卡尔 , Devanshi Vyas公司 :
改进了$a'(G\Box H)$的上限。 CoRR公司 腹肌/1507.01818 ( 2015 )