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。
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。
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。
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