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Regret-Free Exploration in Shuffled Privacy Reinforcement Learning

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内容提要

该研究提出了一种新信任模型，旨在改善差分隐私强化学习中的用户数据隐私保护，开发了针对洗牌模型的算法，实验结果显示其隐私成本优于传统模型。

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标签

信任模型 差分隐私 强化学习 用户数据 隐私成本
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