Learning DNFs under product distributions via μ-biased quantum Fourier sampling
We show that DNF formulae can be quantum PAC-learned in polynomial time under product distributions using a quantum example oracle. The current best classical algorithm runs in superpolynomial time. Our result extends the work by Bshouty and Jackson (1998) that proved that DNF formulae are efficient...
Հիմնական հեղինակներ: | Kanade, V, Rocchetto, A, Severini, S |
---|---|
Ձևաչափ: | Journal article |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
Rinton Press
2019
|
Նմանատիպ նյութեր
-
Learning hard quantum distributions with variational autoencoders
: Rocchetto, A, և այլն
Հրապարակվել է: (2018) -
Modelling non-markovian quantum processes with recurrent neural networks
: Banchi, L, և այլն
Հրապարակվել է: (2018) -
Modelling non-markovian quantum processes with recurrent neural networks
: Leonardo Banchi, և այլն
Հրապարակվել է: (2018-01-01) -
Experimental learning of quantum states
: Rocchetto, A, և այլն
Հրապարակվել է: (2019) -
Algorithmic models in quantum mechanics
: Rocchetto, A
Հրապարակվել է: (2019)