Полиномиальные аппроксимации некоторых функций активации нейронных сетей

Активное внедрение систем машинного обучения ставит актуальную задачу обеспечения их защиты от различных типов атак, направленных на нарушение свойств конфиденциальности, целостности и доступности как обрабатываемых данных, так и обучаемых моделей. Одним из перспективных направлений защиты является...

Full description

Bibliographic Details

Published in:	Информатика и автоматизация
Main Authors:	Grigory Marshalko, Julia Trufanova
Format:	Article
Language:	English
Published:	Russian Academy of Sciences, St. Petersburg Federal Research Center 2022-02-01
Subjects:	функция активации relu гиперболический тангенс логистический сигмоид гомоморфное шифрование bgv ckks нейронная сеть полиномиальная аппроксимация конфиденциальное машинное обучение
Online Access:	http://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/15134