本文主要介绍了基于GAN模型的图像增强算法，用于对知识挖掘任务的数据集进行预处理，提高数据集的可用性。包含数据扩充、图像增强、评估体系等内容。

本文主要总结了雷达信号相关的知识体系，从物理学角度提炼了雷达距离方程、特殊方程、搜索方程等知识点，为后续的知识挖掘任务构建基础。

本文是 Gaussian-DP 的一个应用实例，利用 mu-GDP 的高斯机制来代替以往 DP 训练中的 Moments Accountant 组合方法，进而通过实验来分析 mu-GDP 的优势。

本文主要研究了扩散算法的数学原理，包含前向过程和后向过程。

本文主要探讨了关于低照度图像增强的相关问题，包含问题场景和定义、训练策略（主要可以分为监督学习、强化学习、无监督学习、零次学习、半监督学习）、技术审查和评估。

本文是对差分隐私相关论文的整理，同时涵盖了重要公式的推导和疑难问题的收集。

本文主要从代码和数学原理两个方向切入，介绍笔者对于生成对抗网络（GAN）框架的学习过程以及相关知识体系的理解。

本文是对差分隐私相关论文的整理，同时涵盖了重要公式的推导和疑难问题的收集。