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...
Những tác giả chính: | Kanade, V, Rocchetto, A, Severini, S |
---|---|
Định dạng: | Journal article |
Ngôn ngữ: | English |
Được phát hành: |
Rinton Press
2019
|
Những quyển sách tương tự
-
Learning hard quantum distributions with variational autoencoders
Bằng: Rocchetto, A, et al.
Được phát hành: (2018) -
Modelling non-markovian quantum processes with recurrent neural networks
Bằng: Banchi, L, et al.
Được phát hành: (2018) -
Modelling non-markovian quantum processes with recurrent neural networks
Bằng: Leonardo Banchi, et al.
Được phát hành: (2018-01-01) -
Experimental learning of quantum states
Bằng: Rocchetto, A, et al.
Được phát hành: (2019) -
Algorithmic models in quantum mechanics
Bằng: Rocchetto, A
Được phát hành: (2019)