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重尾下的差分隐私随机凸优化:基于简单约简的近最优性

我们研究了重尾梯度下的差分隐私随机凸优化问题,提出了一种新的约简方法,首次在重尾环境中实现最优速率,满足(ε,δ)近似差分隐私。

重尾下的差分隐私随机凸优化:基于简单约简的近最优性

Apple Machine Learning Research Apple Machine Learning Research · 2024-11-20T00:00:00Z

该文介绍了一种新颖的约简方法,适用于使用专家建议的学习问题,提供了存在相关均衡的充分条件,回答了关于均衡计算和游戏学习的几个未解决问题。

快速交换后悔值最小化及其在近似相关均衡中的应用

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-30T00:00:00Z

该文提出了一种新的约简方法,从交换后悔最小化到外部后悔最小化,改进了经典约简方法,不需要动作空间的有限性。该方法可以保证交换后悔受到约束,且具有相关的下界。该约简方法提供了存在相关均衡的充分条件,回答了一些未解决问题。

从外部到 Swap Regret 2.0:大动作空间的高效减少和无视敌对

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-30T00:00:00Z
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