
부분 순서 정보를 활용하여 관찰 데이터로부터 변수 간 인과 관계를 효율적으로 학습할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다.


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부분-순서를-활용한-유향-비순환-그래프-학습


부분 순서를 활용한 유향 비순환 그래프 학습



연합 학습 환경에서 GAN을 활용하여 데이터 불완전성 문제를 해결하고 모델 성능을 향상시킬 수 있다.



연합 학습에서 불완전한 데이터를 GAN으로 보완하기



본 논문은 데이터 정량화 문제에 대한 새로운 신경망 모델 HistNetQ를 제안한다. HistNetQ는 히스토그램 기반의 순열 불변 표현을 사용하여 정량화 문제에 특화되어 있다.



데이터 히스토그램 기반 순열 불변 신경망을 이용한 정량화



데이터 전처리 과정이 차등 프라이버시 보장에 미치는 추가적인 비용을 정량적으로 분석하고, 이를 바탕으로 전처리와 차등 프라이버시 메커니즘의 최적 조합을 제시한다.



데이터 전처리 과정이 차등 프라이버시에 미치는 영향 분석
