arXiv 隐私论文· Duy V. Le·· 23 小时前AI 评分34
面向主成分分析的差分隐私预条件幂迭代方法：随相干性自适应
Differentially Private Preconditioned Power Iteration Method for Principal Component Analysis that Adapts to the Coherence
AI 导读
研究者提出一种 (ε,δ)-差分隐私算法，用于求解矩阵 A 的前 k 个右奇异向量，其效用保证随输入矩阵的相干性提升而改善。该方法基于预条件幂迭代变体，旨在显著降低满足隐私所需的噪声量。此前工作或仅限 k=1 情形，或隐私保护明显更弱。
来源：arXiv 隐私论文 · arxiv.org