論文の概要: Differentially Private Policy Gradient

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19080v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 12:11:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:01:16.915778
• Title: Differentially Private Policy Gradient
• Title（参考訳）: 異なる私的政策のグラディエント
• Authors: Alexandre Rio, Merwan Barlier, Igor Colin,
• Abstract要約: 本研究では,プライバシノイズと信頼領域サイズとの間の適切なトレードオフを見出すことができ,性能的にプライベートなポリシー勾配アルゴリズムが得られることを示す。 この結果と課題の複雑さは,オンラインRLにおける既存のDPアルゴリズムよりも大幅に改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.748194765816955
• License:
• Abstract: Motivated by the increasing deployment of reinforcement learning in the real world, involving a large consumption of personal data, we introduce a differentially private (DP) policy gradient algorithm. We show that, in this setting, the introduction of Differential Privacy can be reduced to the computation of appropriate trust regions, thus avoiding the sacrifice of theoretical properties of the DP-less methods. Therefore, we show that it is possible to find the right trade-off between privacy noise and trust-region size to obtain a performant differentially private policy gradient algorithm. We then outline its performance empirically on various benchmarks. Our results and the complexity of the tasks addressed represent a significant improvement over existing DP algorithms in online RL.
• Abstract（参考訳）: 個人データの大量消費を伴う実世界での強化学習の展開が進む中で,我々は,差分プライベート(DP)政策勾配アルゴリズムを導入する。 この設定では、微分プライバシーの導入を適切な信頼領域の計算に還元することができ、DPレス手法の理論的特性の犠牲を避けることができる。 そこで本稿では,プライバシノイズと信頼領域サイズとの間の適切なトレードオフを見出すことにより,性能的にプライベートなポリシー勾配を求めるアルゴリズムを提案する。 次に、さまざまなベンチマークでそのパフォーマンスを実証的に概説する。 この結果と課題の複雑さは,オンラインRLにおける既存のDPアルゴリズムよりも大幅に改善されている。

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