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multi-agent bandit learning
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差分隐私下的联邦推荐系统
本文探讨了结合差分隐私和多智能体赌博学习的联邦私有赌博机制。我们研究了如何将基于差分隐私的置信上界方法应用于多智能体环境,特别是应用于主 - 从和完全分散的联邦学习环境中,并提供了有关所提出方法的隐私和后悔性能的理论分析,并探讨了这两者之间
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4 years ago
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