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  DP-MAC: The Differentially Private Method of Auxiliary Coordinates for Deep Learning

Harder, F., Köhler, J., Welling, M., & Park, M. (2018). DP-MAC: The Differentially Private Method of Auxiliary Coordinates for Deep Learning. In Workshop on Privacy Preserving Machine Learning. Retrieved from https://ppml-workshop.github.io/ppml/ppml18/index.html#papers.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-C22E-F Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-C22F-E
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Harder, Frederik1, Autor           
Köhler, Jonas1, Autor           
Welling, Max2, Autor
Park, Mijung1, Autor           
Affiliations:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Schölkopf
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2018
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: 5
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: HarderKoehlerWellingPark18
URI: https://ppml-workshop.github.io/ppml/ppml18/index.html#papers
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Privacy Preserving Machine Learning (PPML 2018)
Veranstaltungsort: Montreal
Start-/Enddatum: 2018-12-08 - 2018-12-08

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Workshop on Privacy Preserving Machine Learning
  Andere : Privacy Preserving Machine Learning: NeurIPS 2018 Workshop
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: URI: https://ppml-workshop.github.io/ppml/ppml18/index.html#papers