Also known as LWE
problem in machine learning that is conjectured to be hard to solve. Introduced by Oded Regev in 2005, it is a generalization of the parity learning problem
Обучение с ошибками (англ. Learning with errors, LWE) — задача нахождения многочлена с коэффициентами из определённого кольца вычетов, для которого дана система линейных уравнений, в которой есть ошибки (что делает простую вычислительную задачу сложной). Представленная Одедом Регев в 2005 году LWE оказалась удивительно универсальной основой для криптографических конструкций, в частности, для создания постквантовых криптографических алгоритмов. Вариант задачи обучения с ошибками, в котором многочлены рассматривается в факторкольце многочленов по определённому многочлену, называется обучение с ошибками в кольце.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).