論文の概要: A Fast Algorithm for Adaptive Private Mean Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07078v1
• Date: Tue, 17 Jan 2023 18:44:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 13:15:31.732283
• Title: A Fast Algorithm for Adaptive Private Mean Estimation
• Title（参考訳）: 適応的プライベート平均推定のための高速アルゴリズム
• Authors: John Duchi and Saminul Haque and Rohith Kuditipudi
• Abstract要約: 我々は、$Sigma$に適応する$(varepsilon, delta)$-differentially privateアルゴリズムを設計する。 推定子は、誘導されたマハラノビスノルム $|cdot||_Sigma$ に対して最適な収束率を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.090363690988394
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We design an $(\varepsilon, \delta)$-differentially private algorithm to estimate the mean of a $d$-variate distribution, with unknown covariance $\Sigma$, that is adaptive to $\Sigma$. To within polylogarithmic factors, the estimator achieves optimal rates of convergence with respect to the induced Mahalanobis norm $||\cdot||_\Sigma$, takes time $\tilde{O}(n d^2)$ to compute, has near linear sample complexity for sub-Gaussian distributions, allows $\Sigma$ to be degenerate or low rank, and adaptively extends beyond sub-Gaussianity. Prior to this work, other methods required exponential computation time or the superlinear scaling $n = \Omega(d^{3/2})$ to achieve non-trivial error with respect to the norm $||\cdot||_\Sigma$.
• Abstract（参考訳）: 我々は、$(\varepsilon, \delta)$-differentially private algorithmを設計し、$d$-variate分布の平均を推定する。 多対数因子において、推定器は、誘導されたマハラノビスノルムである ||\cdot|_\sigma$ に関して最適な収束率を達成し、計算には $\tilde{o}(n d^2)$ を要し、サブガウス分布の線形なサンプル複雑性を持ち、$\sigma$ を縮退または低位にし、サブガウス性を超えて適応的に拡張する。 この研究に先立ち、他の手法では指数関数計算時間や超線形スケーリング $n = \omega(d^{3/2})$ が必要となり、ノルム $|\cdot||_\sigma$ に対して非自明な誤差が生じた。

関連論文リスト

• Dimension-free Private Mean Estimation for Anisotropic Distributions [55.86374912608193]
  以前の$mathRd上の分布に関する民間推定者は、次元性の呪いに苦しむ。 本稿では,サンプルの複雑さが次元依存性を改善したアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T17:59:53Z)
• Fast Minimization of Expected Logarithmic Loss via Stochastic Dual Averaging [8.990961435218544]
  本稿では,対数障壁を用いたB$-sample双対平均化法を提案する。 Poisson逆問題に対して、我々のアルゴリズムは$smashtildeO(d3/varepsilon2)$ timeで$varepsilon$解を得る。 量子状態トモグラフィーの最大線量推定を計算するとき、我々のアルゴリズムは $smashtildeO(d3/varepsilon2)$ time で $varepsilon$-optimal Solution を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-05T03:33:44Z)
• An Oblivious Stochastic Composite Optimization Algorithm for Eigenvalue Optimization Problems [76.2042837251496]
  相補的な合成条件に基づく2つの難解なミラー降下アルゴリズムを導入する。 注目すべきは、どちらのアルゴリズムも、目的関数のリプシッツ定数や滑らかさに関する事前の知識なしで機能する。 本稿では,大規模半確定プログラム上での手法の効率性とロバスト性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-30T08:34:29Z)
• Fast, Sample-Efficient, Affine-Invariant Private Mean and Covariance Estimation for Subgaussian Distributions [8.40077201352607]
  我々は,高次元共分散認識平均推定のための高速,微分プライベートなアルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは$tildemu$を生成し、$|mu|_Sigma leq alpha$が$n gtrsim tfrac d alpha2 + tfracd sqrtlog 1/deltaalpha varepsilon+fracdlog 1/deltavarepsilon$である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-28T16:57:46Z)
• Best Policy Identification in Linear MDPs [70.57916977441262]
  縮退した線形マルコフ+デルタ決定における最適同定問題について, 生成モデルに基づく固定信頼度設定における検討を行った。 複雑な非最適化プログラムの解としての下位境界は、そのようなアルゴリズムを考案する出発点として用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-11T04:12:50Z)
• Sharper Convergence Guarantees for Asynchronous SGD for Distributed and Federated Learning [77.22019100456595]
  通信周波数の異なる分散計算作業者のトレーニングアルゴリズムを示す。 本研究では,より厳密な収束率を$mathcalO!!(sigma2-2_avg!)とする。 また,不均一性の項は,作業者の平均遅延によっても影響されることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T17:10:57Z)
• Robust Sparse Mean Estimation via Sum of Squares [42.526664955704746]
  本研究では,高次元スパース平均推定の問題点を,逆数外乱の$epsilon$-fractionの存在下で検討する。 我々のアルゴリズムは、サム・オブ・スクエア(Sum-of-Squares)ベースのアルゴリズムアプローチに従う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T16:49:54Z)
• Convergence of Sparse Variational Inference in Gaussian Processes Regression [29.636483122130027]
  計算コストが$mathcalO(log N)2D(log N)2)$の手法を推論に利用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-01T19:23:34Z)
• Optimal Robust Linear Regression in Nearly Linear Time [97.11565882347772]
  学習者が生成モデル$Y = langle X,w* rangle + epsilon$から$n$のサンプルにアクセスできるような高次元頑健な線形回帰問題について検討する。 i) $X$ is L4-L2 hypercontractive, $mathbbE [XXtop]$ has bounded condition number and $epsilon$ has bounded variance, (ii) $X$ is sub-Gaussian with identity second moment and $epsilon$ is
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T06:44:44Z)
• Agnostic Learning of a Single Neuron with Gradient Descent [92.7662890047311]
  期待される正方形損失から、最も適合した単一ニューロンを学習することの問題点を考察する。 ReLUアクティベーションでは、我々の人口リスク保証は$O(mathsfOPT1/2)+epsilon$である。 ReLUアクティベーションでは、我々の人口リスク保証は$O(mathsfOPT1/2)+epsilon$である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-29T07:20:35Z)

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。