维克兰·辛哈尔
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2020年-今天
2024 [第12条] 马克·布恩 , 乔塔姆·卡马特 , 阿吉里斯·穆扎基斯 , 维克兰·辛哈尔 :
并非所有可学习的分布类都是可私下学习的。 中高音 2024 : 390-401 [第11条] 维克兰·辛哈尔 :
二元乘积分布的多项式时间纯微分私有估计。 中高音 2024 : 1030-1054 [i11] 马克·布恩 , 乔塔姆·卡马特 , 阿吉里斯·穆扎基斯 , 维克兰·辛哈尔 :
并非所有可学习的分发类都是可私人学习的。 CoRR公司 abs/2402.00267 ( 2024 ) 2023 [第10条] 谢本·达维德 , 亚历克斯·比尔 , Clément L.卡农 , 乔塔姆·卡马特 , 维克兰·辛哈尔 :
利用公共数据进行私人分发学习:来自样本压缩的观点。 NeurIPS公司 2023 [i10] 乔塔姆·卡马特 , 阿吉里斯·穆扎基斯 , 马修·雷格尔 , 维克兰·辛哈尔 , 托马斯·斯坦克 , 乔纳森·乌尔曼 :
统计估计的偏差-方差-隐私三引理。 CoRR公司 abs/2301.13334 ( 2023 ) [第九章] 维克兰·辛哈尔 :
二元乘积分布的多项式时间纯微分私有估计。 CoRR公司 abs/2304.06787 ( 2023 ) [i8] 谢本·达维德 , 亚历克斯·比尔 , Clément L.卡农 , 乔塔姆·卡马特 , 维克兰·辛哈尔 :
利用公共数据进行私人分发学习:来自样本压缩的观点。 CoRR公司 abs/2308.06239 ( 2023 ) 2022 【c9】 乔塔姆·卡马特 , 阿吉里斯·穆扎基斯 , 维克兰·辛哈尔 , 托马斯·斯坦克 , 乔纳森·乌尔曼 :
无界高斯的私有计算效率估计。 COLT公司 2022 : 544-572 【c8】 乔塔姆·卡马特 , 阿吉里斯·穆扎基斯 , 维克兰·辛哈尔 :
私人估计的新下界和广义指纹引理。 NeurIPS公司 2022 【c7】 亚历克斯·比尔 , 乔塔姆·卡马特 , 维克兰·辛哈尔 :
利用公共数据进行私人估算。 NeurIPS公司 2022 [i7] 乔塔姆·卡马特 , 阿吉里斯·穆扎基斯 , 维克兰·辛哈尔 :
私人估计的新下界和广义指纹引理。 CoRR公司 abs/2205.08532 ( 2022 ) [i6] 亚历克斯·比尔 , 乔塔姆·卡马特 , 维克兰·辛哈尔 :
利用公共数据进行私人估算。 CoRR公司 abs/2208.07984 ( 2022 ) 2021 【c6】 维克兰·辛哈尔 , 托马斯·斯坦克 :
私人学习子空间。 NeurIPS公司 2021 : 1312-1324 [i5] 维克兰·辛哈尔 , 托马斯·斯坦克 :
私人学习子空间。 CoRR公司 abs/2106.00001 ( 2021 ) [i4] 乔塔姆·卡马特 , 阿吉里斯·穆扎基斯 , 维克兰·辛哈尔 , 托马斯·斯坦克 , 乔纳森·乌尔曼 :
无界高斯的私有计算效率估计。 CoRR公司 abs/2111.04609 ( 2021 ) 2020 【c5】 乔塔姆·卡马特 , 维克兰·辛哈尔 , 乔纳森·乌尔曼 :
重尾分布的私人平均值估计。 COLT公司 2020 : 2204-2235 【c4】 高塔姆·卡马斯 , 或者Sheffet , 维克兰·辛哈尔 , 乔纳森·乌尔曼 :
分离高斯混合学习的不同私有算法。 意大利税务局 2020 : 1-62 [i3] 乔塔姆·卡马特 , 维克兰·辛哈尔 , 乔纳森·乌尔曼 :
重尾分布的私人平均值估计。 CoRR公司 abs/2002.09464 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c3】 乔塔姆·卡马特 , 杰里·李 , 维克兰·辛哈尔 , 乔纳森·乌尔曼 :
私下学习高维分布。 COLT公司 2019 : 1853-1902 【c2】 高塔姆·卡马斯 , 或者Sheffet , 维克兰·辛哈尔 , 乔纳森·乌尔曼 :
分离高斯混合学习的不同私有算法。 NeurIPS公司 2019 : 168-180 [i2] 乔塔姆·卡马特 , 或者Sheffet , 维克兰·辛哈尔 , 乔纳森·乌尔曼 :
分离高斯混合学习的不同私有算法。 CoRR公司 abs/1909.03951 ( 2019 ) 2018 [i1] 乔塔姆·卡马特 , 杰里·李 , 维克兰·辛哈尔 , 乔纳森·乌尔曼 :
私下学习高维分布。 CoRR公司 abs/1805.00216 ( 2018 ) 2016 【c1】 Ehsan Emamjomeh-Zadeh公司 , 大卫·坎佩 , 维克兰·辛哈尔 :
图中的确定性和概率二元搜索。 随机存取存储器 2016 : 519-532
合著者索引
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