Khái niệm cốt lõi
Proper and improper quantum PAC learning complexities are compared, with a focus on the Coupon Collector problem.
Tóm tắt
量子PAC学習における適切と不適切のサンプル複雑さを比較し、クーポン収集問題に焦点を当てた分析とアルゴリズム開発が行われました。ValiantのPACモデルから始まり、量子サンプルの効率的な利用法が提案されました。様々なコンセプトクラスに対するサンプル複雑さの理論的分析やアルゴリズムの詳細な説明が含まれています。
Thống kê
例えば、(1.1)式ではΘ(dǫ + log(1/δ)ǫ)という結果が示されている。
サンプル数tに関する厳密な境界条件や確率的成功率が提供されている。
アルゴリズム内で使用される各ステップにおける確率値や条件付き確率値が記載されている。
モジュラーシグネチャms(i, x)qの定義とその重要性が強調されている。
Trích dẫn
"Turns out, as shown in a series of works [5, 9], this hardness is almost fully characterized by the VC dimension d of the concept class."
"A crucial combinatorial quantity in learning Boolean functions is the VC dimension of a concept class."
"The techniques underlying the proof of Theorem 1.4 formalize this intuition only indirectly."