論文の概要: Decision Making in Changing Environments: Robustness, Query-Based Learning, and Differential Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14928v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 21:31:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:59:51.572249
• Title: Decision Making in Changing Environments: Robustness, Query-Based Learning, and Differential Privacy
• Title（参考訳）: 環境変化における意思決定--ロバストネス、クエリベース学習、微分プライバシー
• Authors: Fan Chen, Alexander Rakhlin,
• Abstract要約: 本研究では,環境が時間とともに変化する対話的意思決定の課題について考察する。 意思決定の複雑さと敵意的な設定の複雑さを提供するフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.64384863882473
• License:
• Abstract: We study the problem of interactive decision making in which the underlying environment changes over time subject to given constraints. We propose a framework, which we call \textit{hybrid Decision Making with Structured Observations} (hybrid DMSO), that provides an interpolation between the stochastic and adversarial settings of decision making. Within this framework, we can analyze local differentially private (LDP) decision making, query-based learning (in particular, SQ learning), and robust and smooth decision making under the same umbrella, deriving upper and lower bounds based on variants of the Decision-Estimation Coefficient (DEC). We further establish strong connections between the DEC's behavior, the SQ dimension, local minimax complexity, learnability, and joint differential privacy. To showcase the framework's power, we provide new results for contextual bandits under the LDP constraint.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,環境が時間とともに変化する対話的意思決定の課題について考察する。 本稿では, 確率的・対角的な意思決定設定を補間するフレームワークを, 構造的観察による意思決定(Hybrid DMSO)と呼ぶ。 このフレームワークでは,DEC(Decision-Estimation Coefficient)の変種に基づいて,局所的差分決定(LDP)意思決定,クエリベースの学習(特にSQ学習),および同じ傘の下での堅牢でスムーズな意思決定を,上と下の境界を導出することができる。 さらに、DECの行動、SQ次元、局所的なミニマックスの複雑さ、学習可能性、および連立差分プライバシーの強い関係を確立する。 フレームワークのパワーを示すために,LDP制約下でのコンテキスト的バンディットに対して新しい結果を提供する。

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