Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2020-12-14 |
タイトル |
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タイトル |
セキュアマルチパーティ計算によるエッジシステム上のBP学習法の提案 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Proposal of BP learning with IoT using Secure Multiparty Computation |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
最適化 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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長崎大学 |
著者所属 |
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鹿児島大学 |
著者所属 |
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鹿児島大学 |
著者所属 |
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中央大学 |
著者所属(英) |
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en |
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Nagasaki University |
著者所属(英) |
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en |
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Kagoshima University |
著者所属(英) |
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en |
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Kagoshima University |
著者所属(英) |
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en |
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Chuo University |
著者名 |
宮島, 洋文
重井, 徳貴
宮島, 廣美
白鳥, 則郎
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
クラウドシステムのサーバの負担軽減の観点から,エッジシステムが提案されている.エッジステム上で安全に機械学習を行ういくつかのモデルが提案されている.その多くは,データを部分集合に分割して,部分計算とその統合を繰り返すものであり,データ自身を使って更新を行う.本稿では,秘匿性を高めるため,あらかじめデータ自身を分解しておき,これら分解したデータを使った BP 学習法を提案する.また,数値シミュレーションで,その有効性を示す. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10116224 |
書誌情報 |
研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS)
巻 2020-DPS-185,
号 13,
p. 1-7,
発行日 2020-12-14
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8906 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |