Fugu-MT 論文翻訳(概要): Agnostic Private Density Estimation for GMMs via List Global Stability

論文の概要: Agnostic Private Density Estimation for GMMs via List Global Stability

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04783v2
Date: Sun, 6 Oct 2024 22:59:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-08 23:35:45.243570
Title: Agnostic Private Density Estimation for GMMs via List Global Stability
Title（参考訳）: リストグローバル安定性を用いたGMMの非依存的個人密度推定
Authors: Mohammad Afzali, Hassan Ashtiani, Christopher Liaw,
Abstract要約: 制約のない高次元ガウス多様体の混合に対する個人密度推定の問題を考える。この問題のサンプル複雑性に関する最初の上限を証明した。そして、GMMのためのグローバルに安定な学習者リストを構築する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.649879910148854
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We consider the problem of private density estimation for mixtures of unrestricted high dimensional Gaussians in the agnostic setting. We prove the first upper bound on the sample complexity of this problem. Previously, private learnability of high dimensional GMMs was only known in the realizable setting [Afzali et al., 2024]. To prove our result, we exploit the notion of $\textit{list global stability}$ [Ghazi et al., 2021b,a] that was originally introduced in the context of private supervised learning. We define an agnostic variant of this definition, showing that its existence is sufficient for agnostic private density estimation. We then construct an agnostic list globally stable learner for GMMs.
Abstract（参考訳）: 制約のない高次元ガウス多様体の混合に対する個人密度推定の問題を考える。この問題のサンプル複雑性に関する最初の上限を証明した。従来,高次元GMMの個人学習性は,実現可能な設定 [Afzali et al , 2024] でのみ知られていた。この結果を証明するために,私的な教師あり学習の文脈で導入された$\textit{list global stability}$ [Ghazi et al , 2021b,a]という概念を利用する。この定義の無関係な変種を定義し、その存在が無関係な私的密度推定に十分であることを示す。そして、GMMのためのグローバルに安定な学習者リストを構築する。

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