深層ニューラルネットワークにおける効率的なプライバシー推論：PrivCoreフレームワークの画期的研究 背景紹介 深層学習技術の急速な発展に伴い、深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Networks, DNNs）は画像認識、自然言語処理、医療診断などの分野でますます広く応用されています。しかし、データプライバシーとモデル保護のニーズが高まる中、ユーザーのプライバシーを保護しながら効率的なモデル推論を行う方法が重要な研究課題となっています。従来のプライバシー保護推論手法、例えば安全な多者間計算（Secure Multi-Party Computation, MPC）に基づくプライバシー推論（Private Inference, PI）は、プライバシー保護の面では優れているものの...

深層神経ネットワークを用いた人間の知覚と記憶における視覚および意味情報の区別 序論 認知科学分野では、人間が知覚および記憶の過程で人物や物体の識別をどのように行うかについての研究が続けられています。人や物の識別の成功は、知覚システムによって生成された表象を記憶に保存された表象と照合することに依存しています。しかし、これらの心理表象は外部世界の正確なコピーではなく、脳による再構築です。この再構築の内容とプロセスを理解することは長年の課題となっています。この論文は、深層神経ネットワーク（DNN）を利用して、人間が馴染みのある顔や物体を知覚し記憶する際の心理表象の内容を明らかにしようと試みています。 論文出典 この論文は、Adva Shoham、Sidan Daniel Grossbard、Or ...