Nanjing University（南京大学）

Learning $\mathsf{AC}^0$ under Locally Sampleable Graphical Models

在局部可采样图形模型下学习 $\mathsf{AC}^0$

Weiming Feng, Xiongxin Yang, Yixiao Yu, Yiyao Zhang

机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） ； Department of Computer Science, University of California, Santa Barbara（计算机科学系，加州大学圣芭芭拉分校） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, New Cornerstone Science Laboratory, Nanjing University（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） 纠错

AI总结 研究在允许有效局部采样器的图形模型下学习 $\mathsf{AC}^0$ 的问题，提出通过模拟和截断经典格劳伯动力学建立新的低阶近似的方法，得到拟多项式时间学习者，还能应用于两自旋系统。