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从 Nisan 的自然证明中分布式 PAC-Learning
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了两种神经网络模型下，量子电路 Born 机的可学习性。发现具有超对数深度的克里福德电路的输出分布在统计查询模型下不易于学习，限制了学习本地量子电路输出分布的可能性。提供了从概率建模角度学习本地量子电路输出分布的严格见解。
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关键要点
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研究了两种不同的神经网络模型下量子电路 Born 机的可学习性。
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发现具有超对数深度的克里福德电路的输出分布在统计查询模型下不易于学习。
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这种学习困难限制了学习本地量子电路输出分布的可能性。
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提供了从概率建模角度学习本地量子电路输出分布的严格见解。
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