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  GS-WGAN: A Gradient-Sanitized Approach for Learning Differentially Private Generators

Chen, D., Orekondy, T., & Fritz, M. (2020). GS-WGAN: A Gradient-Sanitized Approach for Learning Differentially Private Generators. In H. Larochelle, M. Ranzato, R. Hadsell, M. F. Balcan, & H. Lin (Eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 33 (pp. 12673-12684). Curran Associates, Inc.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-1866-B Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-1867-A
Genre: Konferenzbeitrag
Latex : {GS-WGAN}: {A} Gradient-Sanitized Approach for Learning Differentially Private Generators

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Chen, Dingfan1, Autor           
Orekondy, Tribhuvanesh2, Autor           
Fritz, Mario2, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Computer Vision and Machine Learning, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116547              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2020
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: 12 p.
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Chen_NeurIPS20
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 34th Conference on Neural Information Processing Systems
Veranstaltungsort: Virtual Event
Start-/Enddatum: 2020-12-06 - 2020-12-12

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Information Processing Systems 33
  Kurztitel : NIPS 2020
  Andere : NeurIPS 2020
  Andere : 34th Conference on Neural Information Processing Systems
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Larochelle, H.1, Herausgeber
Ranzato, M.1, Herausgeber
Hadsell, R.1, Herausgeber
Balcan, M. F.1, Herausgeber
Lin, H.1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: Curran Associates, Inc.
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 12673 - 12684 Identifikator: -