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容错学习问题
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容错学习问题 是一个
机器学习
领域中的怀疑难解问题。由 Oded Regev 在2005年提出,他因此赢得2018年
哥德尔奖
。这是一个极性学习问题的一般形式。Regev同时证明了LWE问题至少比几个最坏情况下的格问题要难。这个问题在最近 被用作一种难度假设以创建
公开密钥加密
,例如 Peikert 提出的容错环学习密钥交换。
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