論文の概要: Towards Prior-Free Approximately Truthful One-Shot Auction Learning via Differential Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00159v1
• Date: Wed, 31 Mar 2021 23:22:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-02 13:24:02.967685
• Title: Towards Prior-Free Approximately Truthful One-Shot Auction Learning via Differential Privacy
• Title（参考訳）: ディファレンシャルプライバシを用いた事前フリーワンショットオークション学習に向けて
• Authors: Daniel Reusche, Nicol\'as Della Penna
• Abstract要約: 事前依存した設定で複数項目のオークションを見つけるためのディープラーニング技術。 我々は、RegretNetアプローチを事前のフリー設定に適用するように修正する。 予備実験結果と定性解析について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing truthful, revenue maximizing auctions is a core problem of auction design. Multi-item settings have long been elusive. Recent work (arXiv:1706.03459) introduces effective deep learning techniques to find such auctions for the prior-dependent setting, in which distributions about bidder preferences are known. One remaining problem is to obtain priors in a way that excludes the possibility of manipulating the resulting auctions. Using techniques from differential privacy for the construction of approximately truthful mechanisms, we modify the RegretNet approach to be applicable to the prior-free setting. In this more general setting, no distributional information is assumed, but we trade this property for worse performance. We present preliminary empirical results and qualitative analysis for this work in progress.
• Abstract（参考訳）: 真面目なデザイン オークションを最大化する収益は、オークションデザインの核となる問題である。 マルチイテム設定は、長い間解明されてきた。 最近の研究 (arXiv:1706.03459) では、入札者の嗜好に関する分布が知られている事前依存的な設定のための効果的な深層学習手法が紹介されている。 残る1つの問題は、結果としてのオークションを操作する可能性を排除する方法で、事前を取得することである。 ほぼ真理なメカニズムを構築するために,差分プライバシーの手法を用いて,先行自由設定に適用可能なRegretNetアプローチを修正した。 このより一般的な設定では、分布情報は想定されないが、より悪い性能のためにこの特性を交換する。 本研究における予備実験結果と定性解析について述べる。

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