論文の概要: Multitask Online Learning: Listen to the Neighborhood Buzz
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17385v1
- Date: Thu, 26 Oct 2023 13:32:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-27 20:18:15.335115
- Title: Multitask Online Learning: Listen to the Neighborhood Buzz
- Title（参考訳）: マルチタスクオンライン学習:隣のバズを聴く
- Authors: Juliette Achddou, Nicol\`o Cesa-Bianchi, Pierre Laforgue
- Abstract要約: エージェントは任意の通信ネットワーク上で、隣人との情報交換しかできない環境で、マルチタスクオンライン学習を研究する。
我々は,タスク類似性とネットワーク構造との相互作用に依存するこの設定のための分散アルゴリズムである$textttMT-COtextttOL$を紹介した。
我々の分析によると、$textttMT-COtextttOL$の後悔は、エージェントが情報を共有していない場合に得られる境界よりも決して悪くはない(定数まで)。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.166623313248682
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study multitask online learning in a setting where agents can only
exchange information with their neighbors on an arbitrary communication
network. We introduce $\texttt{MT-CO}_2\texttt{OL}$, a decentralized algorithm
for this setting whose regret depends on the interplay between the task
similarities and the network structure. Our analysis shows that the regret of
$\texttt{MT-CO}_2\texttt{OL}$ is never worse (up to constants) than the bound
obtained when agents do not share information. On the other hand, our bounds
significantly improve when neighboring agents operate on similar tasks. In
addition, we prove that our algorithm can be made differentially private with a
negligible impact on the regret when the losses are linear. Finally, we provide
experimental support for our theory.
- Abstract（参考訳）: エージェントが任意の通信ネットワーク上で隣人とのみ情報を交換できる環境で,マルチタスクオンライン学習について検討する。
本稿では,タスクの類似点とネットワーク構造との相互作用に依存する分散アルゴリズムである$\texttt{MT-CO}_2\texttt{OL}$を紹介する。
我々の分析によると、$\texttt{MT-CO}_2\texttt{OL}$の後悔は、エージェントが情報を共有していない場合に得られる境界よりも決して悪くはない。
一方,隣のエージェントが同様のタスクをこなすと,境界が大幅に改善する。
さらに,損失が線形である場合の後悔に無視できない影響を伴って,我々のアルゴリズムを微分プライベートにすることができることを証明した。
最後に、我々の理論を実験的に支持する。
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