論文の概要: Differentially Private Multi-Armed Bandits in the Shuffle Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02900v1
- Date: Sat, 5 Jun 2021 14:11:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-08 17:35:54.180311
- Title: Differentially Private Multi-Armed Bandits in the Shuffle Model
- Title（参考訳）: シャッフルモデルにおける微分プライベートマルチアームバンディット
- Authors: Jay Tenenbaum, Haim Kaplan, Yishay Mansour, Uri Stemmer
- Abstract要約: シャッフルモデルにおけるマルチアームバンディット(MAB)問題に対して,$(varepsilon,delta)$-differentially privateアルゴリズムを提案する。
我々の上限は、集中モデルにおいて最もよく知られたアルゴリズムの後悔とほぼ一致し、局所モデルにおいて最もよく知られたアルゴリズムを著しく上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.22098764071924
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We give an $(\varepsilon,\delta)$-differentially private algorithm for the
multi-armed bandit (MAB) problem in the shuffle model with a
distribution-dependent regret of $O\left(\left(\sum_{a\in
[k]:\Delta_a>0}\frac{\log
T}{\Delta_a}\right)+\frac{k\sqrt{\log\frac{1}{\delta}}\log
T}{\varepsilon}\right)$, and a distribution-independent regret of
$O\left(\sqrt{kT\log T}+\frac{k\sqrt{\log\frac{1}{\delta}}\log
T}{\varepsilon}\right)$, where $T$ is the number of rounds, $\Delta_a$ is the
suboptimality gap of the arm $a$, and $k$ is the total number of arms. Our
upper bound almost matches the regret of the best known algorithms for the
centralized model, and significantly outperforms the best known algorithm in
the local model.
- Abstract（参考訳）: We give an $(\varepsilon,\delta)$-differentially private algorithm for the multi-armed bandit (MAB) problem in the shuffle model with a distribution-dependent regret of $O\left(\left(\sum_{a\in [k]:\Delta_a>0}\frac{\log T}{\Delta_a}\right)+\frac{k\sqrt{\log\frac{1}{\delta}}\log T}{\varepsilon}\right)$, and a distribution-independent regret of $O\left(\sqrt{kT\log T}+\frac{k\sqrt{\log\frac{1}{\delta}}\log T}{\varepsilon}\right)$, where $T$ is the number of rounds, $\Delta_a$ is the suboptimality gap of the arm $a$, and $k$ is the total number of arms.
我々の上限は、集中モデルにおいて最もよく知られたアルゴリズムの後悔とほぼ一致し、局所モデルにおいて最もよく知られたアルゴリズムを著しく上回っている。
関連論文リスト
- Optimal Streaming Algorithms for Multi-Armed Bandits [28.579280943038555]
ストリーミングBAI問題では,最大報酬が1-delta$の確率でアームを識別することが目的である。
我々は,O(log Delta-1)$パス内で,ほぼインスタンス依存の最適なサンプル複雑性を実現するシングルアームメモリアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-23T12:54:04Z) - Near-Optimal Regret Bounds for Multi-batch Reinforcement Learning [54.806166861456035]
本研究では,有限水平マルコフ決定過程(MDP)によってモデル化されたエピソディック強化学習(RL)問題をバッチ数に制約を加えて検討する。
我々は,$tildeO(sqrtSAH3Kln (1/delta))$tildeO(cdot)をほぼ最適に後悔するアルゴリズムを設計し,$(S,A,H,K)$の対数項を$K$で隠蔽する。
技術的貢献は2つある: 1) 探索のためのほぼ最適設計スキーム
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-15T09:22:22Z) - Variance-Dependent Best Arm Identification [12.058652922228918]
マルチアームバンディットゲームにおける最適な腕を特定する問題について検討する。
武器の報酬のギャップと分散を探索する適応アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは2つの対数項に最適であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-19T04:13:54Z) - Bandits with many optimal arms [68.17472536610859]
最適アームの割合は$p*$、最適アームとサブ最適化アームの間の最小平均ギャップは$Delta$と書きます。
我々は,累積的後悔設定と最良腕識別設定の両方において最適な学習率を特徴付ける。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-23T11:02:31Z) - Private Stochastic Convex Optimization: Optimal Rates in $\ell_1$
Geometry [69.24618367447101]
対数要因まで $(varepsilon,delta)$-differently private の最適過剰人口損失は $sqrtlog(d)/n + sqrtd/varepsilon n.$ です。
損失関数がさらなる滑らかさの仮定を満たすとき、余剰損失は$sqrtlog(d)/n + (log(d)/varepsilon n)2/3で上界(対数因子まで)であることが示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-02T06:53:44Z) - Near-Optimal Algorithms for Differentially Private Online Learning in a Stochastic Environment [7.4288915613206505]
本研究では,バンディットとフルインフォメーションの両方のフィードバックの下で,オンライン学習環境における個人差分問題について検討する。
差分的な私的盗賊に対しては、UTBとトンプソンサンプリングに基づくアルゴリズムを同時に提案し、最適な$O左(sum_j: Delta_j>0 fracln(T)min leftDelta_j, epsilon right)$ minimax lower boundとする。
同じ差分プライベートなフル情報設定に対しては、$epsilon$-differentially も提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-16T02:48:16Z) - Optimal Regret Algorithm for Pseudo-1d Bandit Convex Optimization [51.23789922123412]
我々は,バンディットフィードバックを用いてオンライン学習を学習する。
learnerは、コスト/リワード関数が"pseudo-1d"構造を許可するゼロ次オラクルのみにアクセスできる。
我々は、$T$がラウンドの数である任意のアルゴリズムの後悔のために$min(sqrtdT、T3/4)$の下限を示しています。
ランダム化オンライングラデーション下降とカーネル化指数重み法を組み合わせた新しいアルゴリズムsbcalgを提案し,疑似-1d構造を効果的に活用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-15T08:16:51Z) - $Q$-learning with Logarithmic Regret [60.24952657636464]
楽観的な$Q$は$mathcalOleft(fracSAcdot mathrmpolyleft(Hright)Delta_minlogleft(SATright)right)$ cumulative regret bound, where $S$ is the number of state, $A$ is the number of action, $H$ is the planning horizon, $T$ is the total number of steps, $Delta_min$ is the least sub-Optitimality gap。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-16T13:01:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。