学士学位论文代码：具有差异性私人更新的随机梯度下降 作者：Rayel Hardwarsing 数据集 BankNoteData.mat-钞票认证数据集 KDDCUPX.mat / KDDCUPY.mat-KDDCup数据集 mnist.mat-MNIST数据集 careerData.mat-占用检测数据集 数据加载功能 在此图中，我们找到了为随机梯度下降算法加载数据集的函数。 它们返回一个X矩阵，其中每一行是一个观测值，每一列是一个要素和ay向量，其中包含每个观测值的标签。 对于MNIST和KDDCup数据集，如本文所述进行随机投影。 SGD和有区别的私人SGD computeCost.m-根据一组观察值计算成本值 computeGradient.m-基于单个观测值计算梯度 laplace.m-为差分私有SGD生成拉普拉斯噪声矢量 SGD.m-标准随机梯度下降的代码 DPSGD.m-差分

差分隐私 差分隐私学习与集成 1.直观的解释 2.学术论文 2.1 调查 差分隐私的算法基础 差分隐私和应用 CCS、S&P、NDSS、USENIX、Infocom 中的差异隐私论文 SoK：差异隐私 2.2 课程 差异隐私研讨会，秋季 19/20 CSE 660 秋季 2017 cs295-数据隐私 隐私研究小组 CS 860-私有数据分析算法-2020年秋季 2.3 一些机制 集中差分隐私：简化、扩展和下限 2.4 2015-2019 年 CCS、S&P、NDSS、USENIX、Infocom 中的差异隐私（其中一些来自 2020 年） 民意调查 3. 视频 差分隐私的最新进展 II 差分隐私的最新发展 I 采样隐私放大与人一差分隐私 差分隐私：从理论到实践 4. 代码 4.0 代码实现DP算法 4.1 K-匿名算法 4.2 随机响应 4.3 拉普拉斯和指数机制 4