Zobrazeno 1 - 10
of 102
pro vyhledávání: '"Keller Marcel P."'
Autor:
Keller, Marcel, Sun, Ke
Publikováno v:
Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning, PMLR 162:10912-10938, 2022
We implement training of neural networks in secure multi-party computation (MPC) using quantization commonly used in said setting. We are the first to present an MNIST classifier purely trained in MPC that comes within 0.2 percent of the accuracy of
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2107.00501
Autor:
Bayer, Markus, Kaufhold, Marc-André, Buchhold, Björn, Keller, Marcel, Dallmeyer, Jörg, Reuter, Christian
Publikováno v:
International Journal of Machine Learning and Cybernetics (2022)
In many cases of machine learning, research suggests that the development of training data might have a higher relevance than the choice and modelling of classifiers themselves. Thus, data augmentation methods have been developed to improve classifie
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2103.14453
Autor:
Keller, Marcel, Sun, Ke
Softmax is widely used in deep learning to map some representation to a probability distribution. As it is based on exp/log functions that are relatively expensive in multi-party computation, Mohassel and Zhang (2017) proposed a simpler replacement b
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2011.11202
Publikováno v:
Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 4 (2020): 355-375
We investigate two questions in this paper: First, we ask to what extent "MPC friendly" models are already supported by major Machine Learning frameworks such as TensorFlow or PyTorch. Prior works provide protocols that only work on fixed-point integ
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1910.12435
Autor:
Keller, Marcel, Sun, Ke
iDASH is a competition soliciting implementations of cryptographic schemes of interest in the context of biology. In 2019, one track asked for multi-party computation implementations of training of a machine learning model suitable for two datasets f
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1910.11680
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.