Den anmärkningsvärda utvecklingen av djupt lärande inom medicin och hälso- och sjukvård ger uppenbara integritetsproblem, när djupa neurala nätverk bygger på användares personliga och mycket känsliga data, t.ex. kliniska register, användarprofiler, biomedicinska bilder, etc. Det är dock bara ett fåtal vetenskapliga studier om att bevara privatlivet i djup inlärning som har genomförts. I detta dokument fokuserar vi på att utveckla en privat konvolutionell djup tro nätverk (pCDBN), som i huvudsak är en konvolutionell djup tro nätverk (CDBN) under differential integritet. Vår huvudidé med att upprätthålla -differentiell integritet är att utnyttja den funktionella mekanismen för att störa de energibaserade objektiva funktionerna hos traditionella CDBN, snarare än deras resultat. Ett viktigt bidrag till detta arbete är att vi föreslår användning av Chebysjevexpansion för att härleda den ungefärliga polynomiska representationen av objektiva funktioner. Vår teoretiska analys visar att vi ytterligare kan härleda känsligheten och felgränserna för den ungefärliga polynomiska representationen. Som ett resultat, bevara differential integritet i CDBNs är genomförbart. Vi tillämpade vår modell i ett socialt nätverk för hälsa, dvs., YesiWell data, och i en handskrift sifferuppsättning, d.v.s., MNIST data, för människa beteende förutsägelse, mänskligt beteende klassificering, och handstil sifferigenkänning uppgifter. Teoretisk analys och rigorösa experimentella utvärderingar visar att pCDBN är mycket effektiv. Det överträffar avsevärt befintliga lösningar.
Phan m.fl. REF utvecklade ett privat konvolutionellt nätverk för djup tro genom att utnyttja den funktionella mekanismen för att störa de energibaserade objektiva funktionerna hos traditionella CDBN.
Preserving differential privacy in convolutional deep belief networks
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}