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差分隐私扩散模型的能源时序补全
论文针对能源时序缺失值补全，提出在固定阈值 DP-SGD 下将目标函数与梯度裁剪交互建模为优化问题，并设计时间步感知的目标条件化方法。方法采用 v-prediction 缓解后期低信噪比时间步的梯度放大，并引入扩散调度感知的动态加权。在五个真实能源数据集上，该方法在匹配隐私设置下持续优于 ε-pr…
arXiv cs.LG31 天前
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论文针对能源时序缺失值补全，提出在固定阈值 DP-SGD 下将目标函数与梯度裁剪交互建模为优化问题，并设计时间步感知的目标条件化方法。方法采用 v-prediction 缓解后期低信噪比时间步的梯度放大，并引入扩散调度感知的动态加权。在五个真实能源数据集上，该方法在匹配隐私设置下持续优于 ε-pr…