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arXiv· arXiv:1902.00174· Tengyang Xie, Philip S. Thomas, Gerome Miklau·本站收录· 原文发表

隐私保护的离策略评估

Privacy Preserving Off-Policy Evaluation

AI 导读

针对强化学习训练数据可能泄露敏感信息的问题,论文提出首个面向离策略评估的差分隐私方法,并对其隐私保护性质与效用(收敛速度)进行理论分析。实验显示,该方法优于此前仅限于同策略设置的同类方法。

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