Apple Machine Learning Research
·
Wasserstein距离下的实例最优差分隐私密度估计
💡
原文英文，约300词，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
这篇文章研究了在Wasserstein距离下的差分隐私密度估计问题。作者设计了适应简单实例的最优算法，并证明了这些算法能够达到最优估计速率。对于一维分布，算法与已知分布P或Q的算法具有竞争力；对于二维分布，算法与已知分布密度的常数倍近似算法具有竞争力。作者还证明了这些最优估计速率在两种情况下都是可达到的。
🎯
关键要点
- 文章研究了在Wasserstein距离下的差分隐私密度估计问题。
- 作者设计了适应简单实例的最优算法，并证明了这些算法能够达到最优估计速率。
- 对于一维分布，算法与已知分布P或Q的算法具有竞争力。
- 对于二维分布，算法与已知分布密度的常数倍近似算法具有竞争力。
- 作者证明了这些最优估计速率在两种情况下都是可达到的。
- 在R^2的情况下，算法通过层次分离树扩展到任意度量空间。
- 结果还导致了在TV距离下对离散分布的实例最优私有学习。
➡️
