論文の概要: Differentially Private Regret Minimization in Episodic Markov Decision Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10599v1
• Date: Mon, 20 Dec 2021 15:12:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-21 21:09:28.396536
• Title: Differentially Private Regret Minimization in Episodic Markov Decision Processes
• Title（参考訳）: エピソードマルコフ決定過程における差分プライベートレグレレット最小化
• Authors: Sayak Ray Chowdhury, Xingyu Zhou
• Abstract要約: 差分プライバシー(DP)制約下における有限地平線表型マルコフ決定過程(MDP)の後悔について検討する。 これは、実世界の逐次意思決定問題における強化学習(RL)の広範な応用が動機となっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.396288020763144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study regret minimization in finite horizon tabular Markov decision processes (MDPs) under the constraints of differential privacy (DP). This is motivated by the widespread applications of reinforcement learning (RL) in real-world sequential decision making problems, where protecting users' sensitive and private information is becoming paramount. We consider two variants of DP -- joint DP (JDP), where a centralized agent is responsible for protecting users' sensitive data and local DP (LDP), where information needs to be protected directly on the user side. We first propose two general frameworks -- one for policy optimization and another for value iteration -- for designing private, optimistic RL algorithms. We then instantiate these frameworks with suitable privacy mechanisms to satisfy JDP and LDP requirements, and simultaneously obtain sublinear regret guarantees. The regret bounds show that under JDP, the cost of privacy is only a lower order additive term, while for a stronger privacy protection under LDP, the cost suffered is multiplicative. Finally, the regret bounds are obtained by a unified analysis, which, we believe, can be extended beyond tabular MDPs.
• Abstract（参考訳）: 差分プライバシー (DP) の制約の下で, 有限地平線タブ状マルコフ決定過程 (MDP) における後悔の最小化について検討した。 これは実世界のシーケンシャルな意思決定問題における強化学習(RL)の普及による動機付けであり、ユーザの機密情報や個人情報の保護が最重要になっている。 本稿では,DPの2つの変種について考察する。JDPとは,ユーザの機密データを保護する集中型エージェントと,ユーザ側で情報を直接保護する必要があるローカルDP(LDP)である。まず,ポリシ最適化のためのフレームワークと,価値反復のためのフレームワークである2つのフレームワークを提案して,楽観的なRLアルゴリズムを設計する。 そして、これらのフレームワークを適切なプライバシーメカニズムでインスタンス化し、JDPおよびLDP要件を満たし、同時にサブ線形後悔保証を得る。 残念なことに、JDPでは、プライバシのコストは低次の追加的な用語に過ぎず、LDPではより強力なプライバシ保護のために、被るコストは乗法的である。 最後に、後悔の限界は統一分析によって得られ、我々は、テーブル型mdpを超えて拡張できると信じている。

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