論文の概要: Private Reinforcement Learning with PAC and Regret Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09052v1
• Date: Fri, 18 Sep 2020 20:18:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 02:40:02.767246
• Title: Private Reinforcement Learning with PAC and Regret Guarantees
• Title（参考訳）: PACとRegret Guaranteeによる個人強化学習
• Authors: Giuseppe Vietri, Borja Balle, Akshay Krishnamurthy, Zhiwei Steven Wu
• Abstract要約: エピソード強化学習(RL)のためのプライバシー保護探索ポリシーを設計する。 まず、共同微分プライバシー(JDP)の概念を用いた有意義なプライバシー定式化を提供する。 そこで我々は,強いPACと後悔境界を同時に達成し,JDP保証を享受する,プライベートな楽観主義に基づく学習アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.4202374491817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motivated by high-stakes decision-making domains like personalized medicine where user information is inherently sensitive, we design privacy preserving exploration policies for episodic reinforcement learning (RL). We first provide a meaningful privacy formulation using the notion of joint differential privacy (JDP)--a strong variant of differential privacy for settings where each user receives their own sets of output (e.g., policy recommendations). We then develop a private optimism-based learning algorithm that simultaneously achieves strong PAC and regret bounds, and enjoys a JDP guarantee. Our algorithm only pays for a moderate privacy cost on exploration: in comparison to the non-private bounds, the privacy parameter only appears in lower-order terms. Finally, we present lower bounds on sample complexity and regret for reinforcement learning subject to JDP.
• Abstract（参考訳）: ユーザ情報が本質的にセンシティブなパーソナライズドメディカル(パーソナライズドメディカル)のような高い意思決定領域を動機として,エピソード強化学習(RL)のためのプライバシー保護探索ポリシーを設計する。 まず、各ユーザが独自の出力セット(例えば、ポリシーレコメンデーション)を受け取るような設定において、差分プライバシーの強いバリエーションである連立差分プライバシー(JDP)の概念を用いた有意義なプライバシー定式化を提供する。 そこで我々は,強いPACと後悔境界を同時に達成し,JDP保証を享受する,プライベート楽観主義に基づく学習アルゴリズムを開発した。 我々のアルゴリズムは、探索の際のプライバシーコストを適度に抑えるだけであり、非私的境界と比較すると、プライバシーパラメータは下位の条件でのみ現れる。 最後に,JDP を対象とする強化学習において,サンプルの複雑さと後悔の限界を低くする。

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