会员推理攻击（MIA）在机器学习模型的培训数据上提出隐私风险。使用MIA，如果目标数据是训练数据集的成员，则攻击者猜测。对MIAS的最先进的防御，蒸馏为会员隐私（DMP），不仅需要私人数据来保护但是大量未标记的公共数据。但是，在某些隐私敏感域名，如医疗和财务，公共数据的可用性并不明显。此外，通过使用生成的对策网络生成公共数据的琐碎方法显着降低了DMP的作者报道的模型精度。为了克服这个问题，我们在不需要公共数据的情况下，使用知识蒸馏提出对米西亚的小说防御。我们的实验表明，我们防御的隐私保护和准确性与MIA研究中使用的基准表格数据集的DMP相媲美，我们的国防有更好的隐私式权限远非现有防御不使用图像数据集CIFAR10的公共数据。

Classification bandits are multi-armed bandit problems whose task is to classify a given set of arms into either positive or negative class depending on whether the rate of the arms with the expected reward of at least h is not less than w for given thresholds h and w. We study a special classification bandit problem in which arms correspond to points x in d-dimensional real space with expected rewards f(x) which are generated according to a Gaussian process prior. We develop a framework algorithm for the problem using various arm selection policies and propose policies called FCB and FTSV. We show a smaller sample complexity upper bound for FCB than that for the existing algorithm of the level set estimation, in which whether f(x) is at least h or not must be decided for every arm's x. Arm selection policies depending on an estimated rate of arms with rewards of at least h are also proposed and shown to improve empirical sample complexity. According to our experimental results, the rate-estimation versions of FCB and FTSV, together with that of the popular active learning policy that selects the point with the maximum variance, outperform other policies for synthetic functions, and the version of FTSV is also the best performer for our real-world dataset.

Community Question Answering (CQA) sites have spread and multiplied significantly in recent years. Sites like Reddit, Quora, and Stack Exchange are becoming popular amongst people interested in finding answers to diverse questions. One practical way of finding such answers is automatically predicting the best candidate given existing answers and comments. Many studies were conducted on answer prediction in CQA but with limited focus on using the background information of the questionnaires. We address this limitation using a novel method for predicting the best answers using the questioner's background information and other features, such as the textual content or the relationships with other participants. Our answer classification model was trained using the Stack Exchange dataset and validated using the Area Under the Curve (AUC) metric. The experimental results show that the proposed method complements previous methods by pointing out the importance of the relationships between users, particularly throughout the level of involvement in different communities on Stack Exchange. Furthermore, we point out that there is little overlap between user-relation information and the information represented by the shallow text features and the meta-features, such as time differences.

本文收集了提交给核心挑战2022的求解器和ISR实例的所有描述。

本文考虑了$ k $ actions和$ d $ outcomes的部分监测问题，并提供了第一个最佳世界世界算法，其遗憾是在随机制度中的多层次，在随机状态下，在对抗性中近乎看法。政权。更具体地说，我们证明对于非分类本地可观察的游戏，随机制度中的遗憾是由$ o（k^3 m^2 \ log（t）\ log（k _ {\ pi} t） / \ delta _ {\ mathrm {\ min}}）$，在$ o（k^{2/3} m \ sqrt {t \ log（t）\ log k _ {\ log k _ {\ pi}}}）$中，在对抗状态下$ t $是回合的数量，$ m $是每个动作不同观察值的最大数量，$ \ delta _ {\ min} $是最小的最佳差距，$ k _ {\ pi} $是帕累托的最佳数量动作。此外，我们表明，对于非分类全球可观察的游戏，随机制度中的遗憾是由$ o（\ max \ {c _ {c _ {\ Mathcal {g}}}}^2 / k，\，c _ { }}} \} \ log（t）\ log（k _ {\ pi} t） / \ delta _ {\ min}^2）$，在$ o（\ max \ {c _ { }}}^2/k，\，c _ {\ mathcal {g}}} \} \ log（t）\ log（k _ {\ pi} t）））^{1/3} t} t^{2/3}） $，其中$ c _ {\ Mathcal {g}} $是游戏依赖的常数。我们的算法基于以下规范化领导者框架，该框架考虑了部分监视问题的性质，灵感来自在线学习领域中使用反馈图的算法。

随着姿势估计和图形卷积网络的进步，基于骨架的两人互动识别一直在越来越多的关注。尽管准确性逐渐提高，但计算复杂性的提高使其在现实环境中更不切实际。由于常规方法不能完全代表体内关节之间的关系，因此仍然存在准确性改善的空间。在本文中，我们提出了一个轻巧的模型，以准确识别两人的交互。除了结合了中间融合的体系结构外，我们还引入了一种分解卷积技术，以减少模型的重量参数。我们还引入了一个网络流，该网络说明体内关节之间的相对距离变化以提高准确性。使用两个大规模数据集NTU RGB+D 60和120的实验表明，与常规方法相比，我们的方法同时达到了最高准确性和相对较低的计算复杂性。

将差异化随机梯度下降（DPSGD）应用于培训现代大规模神经网络（例如基于变压器的模型）是一项艰巨的任务，因为在每个迭代尺度上添加了噪声的幅度，都具有模型维度，从而阻碍了学习能力显著地。我们提出了一个统一的框架，即$ \ textsf {lsg} $，该框架充分利用了神经网络的低级别和稀疏结构，以减少梯度更新的维度，从而减轻DPSGD的负面影响。首先使用一对低级矩阵近似梯度更新。然后，一种新颖的策略用于稀疏梯度，从而导致低维，较少的嘈杂更新，这些更新尚未保留神经网络的性能。关于自然语言处理和计算机视觉任务的经验评估表明，我们的方法的表现优于其他最先进的基线。

我们考虑将每个代理分配一个项目时改革无嫉妒的匹配的问题。给定无嫉妒的匹配，我们考虑一个操作，将代理商与代理人首选的未分配项目交换，从而导致另一种无嫉妒的匹配。我们尽可能地重复此操作。我们证明，由此产生的无嫉妒匹配是唯一确定的，可以在选择初始嫉妒的匹配下进行选择，并且可以在多项式时间中找到。我们称之为由此产生的匹配，是一个不正确的嫉妒的匹配，然后我们研究了最短的序列，以从最初的无嫉妒匹配中获得无嫉妒的嫉妒匹配。我们证明，即使每个代理最多接受四个项目，最短的序列在计算上也很难获得，并且每个项目最多都被三个代理所接受。另一方面，当每个代理最多接受三个项目或最多两个代理接受每个项目时，我们给出多项式时间算法。还讨论了不可Ximibibibibibibility和固定参数（IN）的障碍性。

充分感知环境是机器人运动产生的关键因素。尽管引入深层视觉处理模型有助于扩展这种能力，但现有的方法缺乏积极修改感知内容的能力。人类在视觉认知过程中进行内部性能。本文通过提出一种新的机器人运动生成模型来解决问题，灵感来自人类的认知结构。该模型结合了一个由州驱动的主动自上而下的视觉注意模块，该模块获得了可以根据任务状态积极改变目标的注意事项。我们将这种注意力称为基于角色的注意力，因为获得的注意力集中在整个运动中共有连贯作用的目标。该模型经过了机器人工具使用任务的训练，在该任务中，基于角色的专注分别在对象拾取和对象拖动运动过程中将机器人抓手和工具视为相同的最终效果。这类似于一种称为工具体同化的生物学现象，其中一个人将处理工具视为身体的扩展。结果表明，模型的视觉感知的灵活性有所提高，即使为其提供了未经训练的工具或暴露于实验者的分心，也可以持续稳定的注意力和运动。

本文考虑了多臂强盗（MAB）问题，并提供了一种新的最佳世界（BOBW）算法，该算法在随机和对抗性设置中几乎最佳地工作。在随机设置中，某些现有的BOBW算法获得了$ o的紧密依赖性遗憾界限（\ sum_ {i：\ delta_i> 0} \ frac {\ log t} {\ log t} {\ delta_i} {\ delta_i}）手臂$ i $和时间范围$ t $。如Audibert等。 [2007]但是，在具有低变化的臂的随机环境中，可以改善性能。实际上，他们提供了一种随机mab算法，具有$ o的差距依赖性遗憾界限t）损失方差$ \ sigma_i^2 $ a臂$ i $。在本文中，我们提出了具有差距依赖性界限的第一个BOBW算法，表明即使在可能的对抗环境中，这些方差信息也可以使用。此外，我们的间隙变量依赖性结合中的领先常数因子仅是（几乎）下界值的两倍。此外，所提出的算法在对抗环境中享有多个与数据有关的遗憾界限，并且在具有对抗性腐败的随机设置中很好地工作。所提出的算法基于以下规范化的领导方法，并采用了自适应学习率，取决于损失的经验预测误差，这导致了差距变化依赖性的遗憾界限，反映了武器的方差。