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adaptive adversaries
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通过偏微分隐私实现敌对抗性强鲁棒的分布式计数跟踪
研究了分布式跟踪模型，包括功能性监控、通信成本、适应性对手和鲁棒计数跟踪，提出了一种具有最佳通信的鲁棒算法，并通过引入 “部分差分隐私” 和证明一个新的推广定理来解决分布式问题的挑战。
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8 months ago
多度量探讨在联邦学习中避免对抗性适应
本论文提出了一种名为 MESAS 的新的防御机制，该机制利用多种检测指标同时过滤受污染的模型更新，不仅能对抗强适应敌手，还能有效地处理现实世界中的数据场景。
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a year ago
自适应对手下的平滑分析
本文通过平滑分析模型，使用新颖的算法为多个在线问题提供了保障；提出了一种普适的证明平滑算法保障的技术；并将此技术应用于在线学习、在线差异最小化和在线优化等问题，取得了重要进展。
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3 years ago
线性赌博机高效高概率算法
针对线性赌博问题，通过对算法 CombEXP 的分析，我们扩展了其适用范围至允许任意聚合体的自适应对手情形，证明了当时间边界 T 满足 O (T^(2/3)) 时的高概率后悔率，该算法强于 GeometricHedge 且具有计算效率，只需
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8 years ago
具有切换成本和其他自适应对手的在线学习
本文研究了预测中的不同类型自适应（非固定的）对手的强度，使用新概念的策略遗憾去衡量玩家的表现，特别关注记忆和切换成本的自适应对手，具有均摊 2/3 次幂的速率且强度显著较弱。
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11 years ago
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