Near-Optimal Algorithms for Differentially Private Online Learning in a Stochastic Environment
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Hu, Bingshan, Huang, Zhiming, Mehta, Nishant A., Hegde, Nidhi |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2021
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Efficient and Adaptive Posterior Sampling Algorithms for Bandits
von: Hu, Bingshan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hu, Bingshan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Connecting Thompson Sampling and UCB: Towards More Efficient Trade-offs Between Privacy and Regret
von: Hu, Bingshan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hu, Bingshan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Worst-Case Regret Bounds for Combinatorial Thompson Sampling in Sleeping Semi-Bandits
von: Huang, Zhiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Huang, Zhiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Near-optimal Per-Action Regret Bounds for Sleeping Bandits
von: Nguyen, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nguyen, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Constrained Online Two-stage Stochastic Optimization: Near Optimal Algorithms via Adversarial Learning
von: Jiang, Jiashuo
Veröffentlicht: (2023)
von: Jiang, Jiashuo
Veröffentlicht: (2023)
Differentially Private Bilevel Optimization: Efficient Algorithms with Near-Optimal Rates
von: Lowy, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lowy, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Nearly Optimal Differentially Private ReLU Regression
von: Ding, Meng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ding, Meng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Locally Differentially Private Distributed Online Learning with Guaranteed Optimality
von: Chen, Ziqin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Ziqin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Online Sensitivity Optimization in Differentially Private Learning
von: Galli, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Galli, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
On Optimal Hyperparameters for Differentially Private Deep Transfer Learning
von: Rehn, Aki, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rehn, Aki, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mirror Descent Algorithms with Nearly Dimension-Independent Rates for Differentially-Private Stochastic Saddle-Point Problems
von: González, Tomás, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: González, Tomás, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Near-Optimal Algorithms for Making the Gradient Small in Stochastic Minimax Optimization
von: Chen, Lesi, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Chen, Lesi, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Near-Optimality of Contrastive Divergence Algorithms
von: Glaser, Pierre, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Glaser, Pierre, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimal Stochastic Non-smooth Non-convex Optimization through Online-to-Non-convex Conversion
von: Cutkosky, Ashok, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Cutkosky, Ashok, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Data-dependent Bounds with $T$-Optimal Best-of-Both-Worlds Guarantees in Multi-Armed Bandits using Stability-Penalty Matching
von: Nguyen, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nguyen, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Differentially Private Sliced Inverse Regression: Minimax Optimality and Algorithm
von: Xia, Xintao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xia, Xintao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimal Rates for Pure $\varepsilon$-Differentially Private Stochastic Convex Optimization with Heavy Tails
von: Lowy, Andrew
Veröffentlicht: (2026)
von: Lowy, Andrew
Veröffentlicht: (2026)
Efficient kernelized bandit algorithms via exploration distributions
von: Hu, Bingshan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hu, Bingshan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Near-Optimal Private Tests for Simple and MLR Hypotheses
von: Chen, Yu-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Yu-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Nearly Tight Black-Box Auditing of Differentially Private Machine Learning
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ORVIT: Near-Optimal Online Distributionally Robust Reinforcement Learning
von: Ghosh, Debamita, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ghosh, Debamita, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Private Stochastic Convex Optimization with Heavy Tails: Near-Optimality from Simple Reductions
von: Asi, Hilal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Asi, Hilal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Differential Private Stochastic Optimization with Heavy-tailed Data: Towards Optimal Rates
von: Zhao, Puning, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Puning, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Statistical Inference for Differentially Private Stochastic Gradient Descent
von: Xia, Xintao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xia, Xintao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Private Realizable-to-Agnostic Transformation with Near-Optimal Sample Complexity
von: Li, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimal Differentially Private Model Training with Public Data
von: Lowy, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lowy, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2023)
DP-CSGP: Differentially Private Stochastic Gradient Push with Compressed Communication
von: Zhu, Zehan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Zehan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Differentially Private Online Bayesian Estimation With Adaptive Truncation
von: Yıldırım, Sinan
Veröffentlicht: (2023)
von: Yıldırım, Sinan
Veröffentlicht: (2023)
Constrained Online Two-stage Stochastic Optimization: Algorithm with (and without) Predictions
von: Hu, Piao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hu, Piao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Calibeating for general proper losses: A Bregman divergence approach
von: Fichtl, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Fichtl, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Locally Differentially Private Online Federated Learning With Correlated Noise
von: Zhang, Jiaojiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Jiaojiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Statistical Limits and Efficient Algorithms for Differentially Private Federated Learning
von: Auddy, Arnab, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Auddy, Arnab, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Nearly Minimax Optimal Regret for Learning Linear Mixture Stochastic Shortest Path
von: Di, Qiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Di, Qiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Differentially Private Online Federated Learning with Correlated Noise
von: Zhang, Jiaojiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Jiaojiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Private Online Learning via Lazy Algorithms
von: Asi, Hilal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Asi, Hilal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PrivSGP-VR: Differentially Private Variance-Reduced Stochastic Gradient Push with Tight Utility Bounds
von: Zhu, Zehan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Zehan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimal Guarantees for Auditing Rényi Differentially Private Machine Learning
von: Kim, Benjamin D., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kim, Benjamin D., et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Growth of Mistakes in Differentially Private Online Learning: A Lower Bound Perspective
von: Dmitriev, Daniil, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dmitriev, Daniil, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimal Scheduling Algorithms for LLM Inference: Theory and Practice
von: Bari, Agrim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bari, Agrim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Differentially-Private Collaborative Online Personalized Mean Estimation
von: Yakimenka, Yauhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yakimenka, Yauhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Efficient and Adaptive Posterior Sampling Algorithms for Bandits
von: Hu, Bingshan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Connecting Thompson Sampling and UCB: Towards More Efficient Trade-offs Between Privacy and Regret
von: Hu, Bingshan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Worst-Case Regret Bounds for Combinatorial Thompson Sampling in Sleeping Semi-Bandits
von: Huang, Zhiming, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Near-optimal Per-Action Regret Bounds for Sleeping Bandits
von: Nguyen, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Constrained Online Two-stage Stochastic Optimization: Near Optimal Algorithms via Adversarial Learning
von: Jiang, Jiashuo
Veröffentlicht: (2023)