Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Computational Complexity of Private High-dimensional Model Selection

論文の概要: On the Computational Complexity of Private High-dimensional Model Selection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07852v4
Date: Thu, 23 May 2024 19:19:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-27 23:56:12.608283
Title: On the Computational Complexity of Private High-dimensional Model Selection
Title（参考訳）: プライベート高次元モデル選択の計算複雑性について
Authors: Saptarshi Roy, Zehua Wang, Ambuj Tewari,
Abstract要約: プライバシー制約下での高次元疎線形回帰におけるモデル選択の問題点を考察する。そこで本研究では,よく知られた指数モデルを用いて,高い効用性を有する微分プライベートなベストサブセット選択法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.964255744068122
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We consider the problem of model selection in a high-dimensional sparse linear regression model under privacy constraints. We propose a differentially private best subset selection method with strong utility properties by adopting the well-known exponential mechanism for selecting the best model. We propose an efficient Metropolis-Hastings algorithm and establish that it enjoys polynomial mixing time to its stationary distribution. Furthermore, we also establish approximate differential privacy for the estimates of the mixed Metropolis-Hastings chain. Finally, we perform some illustrative experiments that show the strong utility of our algorithm.
Abstract（参考訳）: プライバシー制約下での高次元疎線形回帰モデルにおけるモデル選択の問題点を考察する。本稿では,モデル選択によく知られた指数的メカニズムを応用して,高い効用性を有する差分プライベートなベストサブセット選択法を提案する。本稿では,効率的なメトロポリス・ハスティングスアルゴリズムを提案し,その定常分布に多項式混合時間を持つことを示す。さらに、混合メトロポリス・ハスティングス連鎖の推定値に対して近似微分プライバシーを確立する。最後に、我々のアルゴリズムの強力な有用性を示すいくつかの実証実験を行う。

関連論文リスト

Continuous Bayesian Model Selection for Multivariate Causal Discovery [22.945274948173182]
現在の因果的発見アプローチは、構造的識別可能性を確保するために、限定的なモデル仮定や介入データへのアクセスを必要とする。近年の研究では、ベイズモデルの選択はより柔軟な仮定のために制限的モデリングを交換することで精度を大幅に向上させることができることが示されている。合成データセットと実世界のデータセットの両方において、我々のアプローチの競争力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-15T12:55:05Z)
An incremental preference elicitation-based approach to learning potentially non-monotonic preferences in multi-criteria sorting [53.36437745983783]
まず最適化モデルを構築し,非単調な選好をモデル化する。本稿では,情報量測定手法と質問選択戦略を考案し,各イテレーションにおいて最も情報に富む選択肢を特定する。 2つのインクリメンタルな選好に基づくアルゴリズムは、潜在的に単調な選好を学習するために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-04T14:36:20Z)
Distributionally Robust Model-based Reinforcement Learning with Large State Spaces [55.14361269378122]
強化学習における3つの大きな課題は、大きな状態空間を持つ複雑な力学系、コストのかかるデータ取得プロセス、トレーニング環境の展開から現実の力学を逸脱させることである。広範に用いられているKullback-Leibler, chi-square, および全変分不確実性集合の下で, 連続状態空間を持つ分布ロバストなマルコフ決定過程について検討した。本稿では,ガウス過程と最大分散削減アルゴリズムを用いて,多出力名目遷移力学を効率的に学習するモデルベースアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-05T13:42:11Z)
Best-Subset Selection in Generalized Linear Models: A Fast and Consistent Algorithm via Splicing Technique [0.6338047104436422]
ベストサブセットセクションは、このタイプの問題の聖杯として広く見なされている。軽度条件下での最適部分集合回復のためのアルゴリズムを提案し,提案した。我々の実装は、一般的な変数選択ツールキットと比較して約4倍のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-01T03:11:31Z)
Regression with Label Differential Privacy [64.21020761920322]
与えられた回帰損失関数の下で最適なラベルDPランダム化機構を導出する。我々は、最適メカニズムが「ビンのランダム化応答」の形をとることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-12T17:41:32Z)
Feature Selection via the Intervened Interpolative Decomposition and its Application in Diversifying Quantitative Strategies [4.913248451323163]
本稿では,観測行列の各列がそれぞれの優先度や重要性を持つ補間分解(ID)を計算するための確率論的モデルを提案する。提案したモデルを,中国A株10株を含む実世界のデータセット上で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-29T03:36:56Z)
Fast Feature Selection with Fairness Constraints [49.142308856826396]
モデル構築における最適特徴の選択に関する基礎的問題について検討する。この問題は、greedyアルゴリズムの変種を使用しても、大規模なデータセットで計算的に困難である。適応クエリモデルは,最近提案された非モジュラー関数に対する直交整合探索のより高速なパラダイムに拡張する。提案アルゴリズムは、適応型クエリモデルにおいて指数関数的に高速な並列実行を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-28T12:26:47Z)
High-Dimensional Differentially-Private EM Algorithm: Methods and Near-Optimal Statistical Guarantees [8.089708900273804]
高次元潜在変数モデルにおける差分プライベート期待最大化(EM)アルゴリズムを設計するための一般的なフレームワークを開発している。各モデルにおいて、差分プライバシー制約による収束のほぼ最適度を確立する。この設定では、差分プライバシーを保証する近レート最適EMアルゴリズムを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-01T04:08:34Z)
On Statistical Efficiency in Learning [37.08000833961712]
モデルフィッティングとモデル複雑性のバランスをとるためのモデル選択の課題に対処する。モデルの複雑さを順次拡大し、選択安定性を高め、コストを削減するオンラインアルゴリズムを提案します。実験の結果, 提案手法は予測能力が高く, 計算コストが比較的低いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-24T16:08:29Z)
Control as Hybrid Inference [62.997667081978825]
本稿では、反復推論と償却推論のバランスを自然に仲介するCHIの実装について述べる。連続的な制御ベンチマークでアルゴリズムのスケーラビリティを検証し、強力なモデルフリーおよびモデルベースラインを上回る性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-11T19:44:09Z)
Instability, Computational Efficiency and Statistical Accuracy [101.32305022521024]
我々は,人口レベルでのアルゴリズムの決定論的収束率と,$n$サンプルに基づく経験的対象に適用した場合の(不安定性)の間の相互作用に基づいて,統計的精度を得るフレームワークを開発する。本稿では,ガウス混合推定,非線形回帰モデル,情報的非応答モデルなど,いくつかの具体的なモデルに対する一般結果の応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-22T22:30:52Z)

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。