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J-GLOBAL ID：202202215347601848   整理番号：22A1043190

d3p 微分プライベート確率プログラミングのためのPythonパッケージ【JST・京大機械翻訳】

d3p - A Python Package for Differentially-Private Probabilistic Programming

著者 (4件)： Prediger Lukas (Aalto University, Finland) ,  Loppi Niki (NVIDIA AI Technology Center, Finland) ,  Kaski Samuel (Aalto University, Finland & University of Manchester, UK) ,  Honkela Antti (University of Helsinki, Finland)
資料名： Proceedings on Privacy Enhancing Technologies (Web)  (Proceedings on Privacy Enhancing Technologies (Web))
巻： 2022  号： 2  ページ： 407-425  発行年： 2022年 
JST資料番号： U8133A  ISSN： 2299-0984  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： d3p,微分プライバシー保証の下で,実行時間効率的広く適用可能なBayes推論をフィールド化するために設計されたソフトウェアパッケージ,d3pは,微分プライベート変分推論アルゴリズムを実行することによって,広範囲の確率的モデリング問題に対する一般的適応性を達成し,ユーザが,そのようなモデルを柔軟に定義するための強力な方法として,確率的プログラミングパラダイムを採用するように,微分プライベートな変分推論アルゴリズムを実行することによって,広範囲の確率的モデリング問題への一般的適応性を達成した。階層的ロジスティック回帰例に対する著者らのソフトウェアの使用を実証し,パラメータ推論の実行の容易さと同様にモデリング手法の表現性を示した。また,著者らは,複雑なモデルに関する私的推論の実行時間の経験的評価を行い,TensorFlow Privacyを用いた実装と比較して,~1010倍のスピードアップを見出した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *確率的計画法 ,  Bayes推定 ,  *微分 ,  適応性 ,  プライバシー ,  モデリング ,  プログラムパッケージ ,  ソフトウェア ,  推論
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  実行時間 ,  *Python ,  確率的モデリング ,  変分推論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 微分プライバシー ,  JAX ,  NumPyro ,  確率的プログラミング ,  変分推論

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 微分 ,  確率プログラミング ,  Python ,  パッケージ