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讲述强化学习中应用差分隐私的方法,对应的论文为《Differentially Private Reinforcement Learning》

这是google公司2016年发表的一篇文章的PPT,主要讲述了在深度学习中应用差分隐私,论文题目为《DeepLearningwithDifferentialPrivacy》

这是一篇NIPS2017年的论文作者演讲的ppt,TernGrad是一种梯度量化方法,将浮点梯度随机量化到{-1,0,+1},在保证识别率的情况下,大大降低梯度通信量.这篇文章降低了通讯量,可以应用在很多应用上。作者的视频讲解链接:https://www.youtube.com/watch?v=WW

TernGrad:TernaryGradientstoReduceCommunicationinDistributedDeepLearning,NIPS2017,这是作者上传的代码,可运行。TernGrad是一种梯度量化方法,将浮点梯度随机量化到{-1,0,+1},在保证识别率的情况下,大大降低梯度