d3p公司 swMATH编号： 37724 软件作者： Lukas Prediger、Niki Loppi、Samuel Kaski、Antti Honkela 描述： d3p-一个用于差异私有概率编程的Python包。我们提出了d3p，这是一个软件包，旨在帮助在不同隐私保证下实现运行时高效的广泛适用的贝叶斯推断。d3p通过实现差分私有变分推理算法，实现了对广泛概率建模问题的通用性，允许用户用可微密度函数拟合任何参数概率模型。d3p采用概率规划范式作为用户灵活定义此类模型的强大方式。我们在一个层次逻辑回归示例中演示了我们的软件的使用，显示了建模方法的表达能力以及运行参数推断的容易程度。我们还对复杂模型上的私有推理的运行时间进行了实证评估，发现与使用TensorFlow Privacy的实现相比，私有推理的速度提高了约10倍。 主页： https://arxiv.org/abs/203.11648 关键词： 机器学习;arXiv_cs。LG公司;密码和安全;arXiv_cs。CR公司;arXiv_状态ML;Python包;差异隐私;日本宇宙航空公司;NumPyro编号;概率规划;变分推理 相关软件： 烟火;TensorFlow公司;蟒蛇;PyVacy公司;西雅娜;CUDA公司;PyTorch公司;亚当;数字Py;不透明;PyMC公司;斯坦;日本宇宙航空公司 引用于： 0个文档 标准文章 1出版物描述软件 年份 d3p-一个用于差异私有概率编程的Python包arXiv公司Lukas Prediger、Niki Loppi、Samuel Kaski、Antti Honkela 2021