一様分布上での関係変数の量子学習
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概要
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関係変数の量子学習について論ずる.BishoutyとJacksonは一様分布上の量子例題学習モデルを定式化し,DNFが効率的に近似学習可能であることを証明している.ここでは,対称関数,決定リスト等について,n変数中高々r変数のみに依存する場合,効率的な量子完全学習アルゴリズムを提案する.我々のアルゴリズムは,一様分布上の量子例題を用いて,1-δ以上の確率で学習対象関数の表現を完全に決定することが出来る.特に,パリティ関数は⌈1/δ⌉個,多数決関数は(πr/2)^<1/2>+ln(1/δ)+O(1)個,κ-連続なラベルをもつ決定リストはO(4^k(r/δ))個の量子例題を用いて効率的に量子学習可能である.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-09-23
著者
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