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
容错学习问题 (通常称LWE问题,是 Learning with errors 的缩写)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钥密码系统,例如 Peikert 提出的容错环学习密钥交换。
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).