Private Online Learning via Lazy Algorithms
我们研究隐私在线学习问题，具体来说，就是专家在线预测 (OPE) 和在线凸优化 (OCO)。我们提出了一种新的转换方法，将惰性在线学习算法转换为隐私算法。我们利用现有的惰性算法将我们的转换应用于差异隐私 OPE 和 OCO，以解决这些问题。我们的最终算法获得了遗憾，这显著改善了高隐私制度 ε≪1\varepsilon \ll 1ε≪1 中的遗憾，获得 Tlogd+T1/3log(d)/ε2/3\sqrt{T \log d} + T^{1/3} \log(d)/\varepsilon^{2/3}Tlogd+T1/3log(d)/ε2/3 for…
Gitee.ru: китайская альтернатива GitHub теперь доступна в России
OSChina和3Logic Group推出了本地化平台。
