Điểm:0

sự riêng tư khác biệt so với một vectơ bình thường

lá cờ cn

Chúng tôi được cung cấp một véc tơ $x\in \mathbb{R}^d$ có tọa độ được lấy mẫu từ phân phối chuẩn đã biết $\mathcal{N}(0, \sigma^2)$.

Tôi nên gửi vectơ này như thế nào trong khi duy trì quyền riêng tư khác biệt (cục bộ)? với một số nhạy cảm về nó $\ell_2$ chuẩn (nghĩa là không thể phân biệt được hai vectơ gần nhau). Có cách nào để tính đến thực tế là chúng ta biết phân phối nguồn không?

Cảm ơn bạn!

Bihu Duo avatar
lá cờ dj
Bạn có thể làm rõ cách thêm hoặc loại bỏ một cá nhân ảnh hưởng đến vectơ của bạn không?
lá cờ cn
Máy móc sẽ làm cho các vectơ \epsilon lân cận - không thể phân biệt được. Vì vậy, thay vì điểm bị thiếu thông thường trong công thức tập dữ liệu, tập dữ liệu (vectơ) đã thay đổi là bất kỳ vectơ nào khác "ở gần" (được giới hạn l2 trên khoảng cách)

Đăng câu trả lời

Hầu hết mọi người không hiểu rằng việc đặt nhiều câu hỏi sẽ mở ra cơ hội học hỏi và cải thiện mối quan hệ giữa các cá nhân. Ví dụ, trong các nghiên cứu của Alison, mặc dù mọi người có thể nhớ chính xác có bao nhiêu câu hỏi đã được đặt ra trong các cuộc trò chuyện của họ, nhưng họ không trực giác nhận ra mối liên hệ giữa câu hỏi và sự yêu thích. Qua bốn nghiên cứu, trong đó những người tham gia tự tham gia vào các cuộc trò chuyện hoặc đọc bản ghi lại các cuộc trò chuyện của người khác, mọi người có xu hướng không nhận ra rằng việc đặt câu hỏi sẽ ảnh hưởng—hoặc đã ảnh hưởng—mức độ thân thiện giữa những người đối thoại.