Vi designar differentialt privata algoritmer för problemet med linjär optimering online i de fullständiga informations- och banditinställningarna med optimal Õ ( ❌ T ) 1 ångergränser. I den fullständiga informationen, våra resultat visar att (ε, ε)-differentiell integritet kan säkerställas gratis -i synnerhet, ångra gränser skala som O ( ε T ) + Õ
I REF tillhandahåller författarna differentialt privata algoritmer för det speciella fallet av online linjär optimering med bandit återkoppling, och få ångra Õ( ❌ T  på ) som är (nästan) optimal.
The Price of Differential Privacy For Online Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}