論文の概要: On the Optimal Regret of Locally Private Linear Contextual Bandit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09413v1
• Date: Mon, 15 Apr 2024 02:00:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 13:58:36.050135
• Title: On the Optimal Regret of Locally Private Linear Contextual Bandit
• Title（参考訳）: 局所プライベート線形帯域の最適レグレットについて
• Authors: Jiachun Li, David Simchi-Levi, Yining Wang,
• Abstract要約: 局所的なプライベートな文脈的帯域に対して,$tilde O(sqrtT)$ regret upper bound を達成可能であることを示す。 我々の解決策は、いくつかの新しいアルゴリズム的および分析的アイデアに依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.300225068036642
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contextual bandit with linear reward functions is among one of the most extensively studied models in bandit and online learning research. Recently, there has been increasing interest in designing \emph{locally private} linear contextual bandit algorithms, where sensitive information contained in contexts and rewards is protected against leakage to the general public. While the classical linear contextual bandit algorithm admits cumulative regret upper bounds of $\tilde O(\sqrt{T})$ via multiple alternative methods, it has remained open whether such regret bounds are attainable in the presence of local privacy constraints, with the state-of-the-art result being $\tilde O(T^{3/4})$. In this paper, we show that it is indeed possible to achieve an $\tilde O(\sqrt{T})$ regret upper bound for locally private linear contextual bandit. Our solution relies on several new algorithmic and analytical ideas, such as the analysis of mean absolute deviation errors and layered principal component regression in order to achieve small mean absolute deviation errors.
• Abstract（参考訳）: 線形報酬関数を持つ文脈的バンディットは、バンディットとオンライン学習研究において最も広く研究されているモデルの1つである。 近年、文脈や報酬に含まれるセンシティブな情報を一般大衆に漏えいから保護する「emph{locally private} linear contextual bandit algorithm」の設計への関心が高まっている。 古典的線形文脈的帯域幅アルゴリズムは、複数の代替手法を介して$\tilde O(\sqrt{T})$の累積後悔上限を許容するが、そのような後悔境界が局所的なプライバシー制約の存在下で達成可能かどうかについては未定のままであり、その結果は$\tilde O(T^{3/4})$である。 本稿では,局所的線形文脈帯域に対して,$\tilde O(\sqrt{T})$ regret upper bound を実現することができることを示す。 我々の解は、平均絶対偏差誤差の解析や、最小平均偏差誤差を達成するための階層化された主成分回帰など、いくつかの新しいアルゴリズム的および解析的アイデアに依存している。

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