Fugu-MT 論文翻訳(概要): Protecting Floating-Point Computation for DNN Binaries with MBA Obfuscation

論文の概要: Protecting Floating-Point Computation for DNN Binaries with MBA Obfuscation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.17603v3
Date: Wed, 22 Jul 2026 08:50:46 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-07-23 16:42:31.587616
Title: Protecting Floating-Point Computation for DNN Binaries with MBA Obfuscation
Title（参考訳）: MBAによるDNNバイナリの浮動小数点演算の保護
Authors: Yikun Hu, Zichen Zhao, Peixiang Qin, Ziyi Zhou, Jiaping Gui, Yuandao Cai, Wensheng Tang,
Abstract要約: この提出は早めに行われ、さらに普及する前に実質的な修正のために取り下げられた。この提出は早めに行われ、さらに普及する前に実質的な修正のために取り下げられた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.024953725895772
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This submission was made prematurely and has been withdrawn by the authors for substantial revision before further dissemination.
Abstract（参考訳）: この提出は早々に行われ、さらに普及する前に著者によって実質的な改訂のために取り下げられた。

関連論文リスト

BEP: A Binary Error Propagation Algorithm for Binary Neural Networks Training [21.908847701590428]
バイナリニューラルネットワーク(BNN)は、計算複雑性、メモリフットプリント、エネルギー消費を大幅に削減する。しかしながら、勾配に基づく最適化によるBNNのトレーニングは、変数の離散的な性質のため、依然として困難である。本稿では、バックプロパゲーション・チェーン・ルールの原則化された離散的アナログを確立するための最初の学習アルゴリズムであるBEP(Binary Error Propagation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-12-03T19:03:55Z)
Training Multi-Layer Binary Neural Networks With Local Binary Error Signals [3.7740044597960316]
多層2層ニューラルネットワーク(BNN)のための完全二分法および勾配自由学習アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは局所的な二分誤差信号と二分重更新に依存しており、シナプス的メタ可塑性機構として機能する整数値の隠蔽重みを用いる。実験の結果、既存の完全バイナリ単一層状態のソリューションに比べて、テスト精度は最大で+35.47%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-28T09:12:04Z)
Efficient Privacy-Preserving Convolutional Spiking Neural Networks with FHE [1.437446768735628]
ホモモルフィック暗号化(FHE)は、プライバシ保護計算の鍵となる技術である。 FHEは連続非ポリノミカル関数の処理に制限がある。準同型SNNのためのFHE-DiCSNNというフレームワークを提案する。 FHE-DiCSNNの精度は97.94%で、元のネットワークの精度98.47%に比べて0.53%しか失われていない。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-16T15:37:18Z)
An Adaptive Device-Edge Co-Inference Framework Based on Soft Actor-Critic [72.35307086274912]
高次元パラメータモデルと大規模数学的計算は、特にIoT(Internet of Things)デバイスにおける実行効率を制限する。本稿では,ソフトポリシーの繰り返しによるエフェキシット点,エフェキシット点,エンフェキシット点を生成する離散的(SAC-d)のための新しい深層強化学習(DRL)-ソフトアクタ批判法を提案する。レイテンシと精度を意識した報酬設計に基づいて、そのような計算は動的無線チャンネルや任意の処理のような複雑な環境によく適応でき、5G URLをサポートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-09T09:31:50Z)
Learning to Solve the AC-OPF using Sensitivity-Informed Deep Neural Networks [52.32646357164739]
最適な電力フロー(ACOPF)のソリューションを解決するために、ディープニューラルネットワーク(DNN)を提案します。提案されたSIDNNは、幅広いOPFスキームと互換性がある。他のLearning-to-OPFスキームとシームレスに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-27T00:45:23Z)
FTBNN: Rethinking Non-linearity for 1-bit CNNs and Going Beyond [23.5996182207431]
本稿では,二項化畳み込み過程が,その誤差を最小限に抑えるために線形性を増大させ,BNNの識別能力を損なうことを示す。我々は、その矛盾を修正するために、適切な非線形モジュールを再検討し、調整することで、最先端のパフォーマンスを実現する強力なベースラインに繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-19T08:11:48Z)
AQD: Towards Accurate Fully-Quantized Object Detection [94.06347866374927]
本稿では,浮動小数点演算を除去するために,AQDと呼ばれる高精度な量子化オブジェクト検出ソリューションを提案する。我々のAQDは、非常に低ビットのスキームの下での完全精度と比較して、同等またはそれ以上の性能を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-14T09:07:29Z)
Distillation Guided Residual Learning for Binary Convolutional Neural Networks [83.6169936912264]
Binary CNN(BCNN)とFloating Point CNN(FCNN)のパフォーマンスギャップを埋めることは難しい。我々は,この性能差が,BCNNとFCNNの中間特徴写像の間にかなりの残差をもたらすことを観察した。性能ギャップを最小限に抑えるため,BCNN は FCNN と同様の中間特徴写像を生成する。このトレーニング戦略、すなわち、FCNNから派生したブロックワイド蒸留損失で各バイナリ畳み込みブロックを最適化することで、BCNNをより効果的に最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-10T07:55:39Z)
A Privacy-Preserving-Oriented DNN Pruning and Mobile Acceleration Framework [56.57225686288006]
モバイルエッジデバイスの限られたストレージとコンピューティング能力を満たすために、ディープニューラルネットワーク(DNN)の軽量プルーニングが提案されている。従来のプルーニング手法は主に、ユーザデータのプライバシを考慮せずに、モデルのサイズを減らしたり、パフォーマンスを向上させることに重点を置いていた。プライベートトレーニングデータセットを必要としないプライバシ保護指向のプルーニングおよびモバイルアクセラレーションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-13T23:52:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。