高次元近似

高次元データの部分的周期性を考慮したANOVAアプローチ

本論文では、部分的に周期的な境界条件を持つ関数のANOVA(分散分析)分解を導出するために、フーリエ基底、半周期余弦基底、およびChebyshev基底を組み合わせた混合基底を提案する。この混合基底を用いることで、関数の重要な相互作用を効率的に抽出できる。さらに、この混合基底に基づくANOVA近似のための高速アルゴリズムを開発する。

高次元データの部分的周期性を考慮したANOVAアプローチ

高次元関数の滑らかな学習 - 疎多項式から深層ニューラルネットワークまで