Effizientes Lernen glatter Funktionen in hohen Dimensionen: Von spärlichen Polynomen zu tiefen neuronalen Netzen

Effiziente Methoden zum Lernen von Approximationen zu glatten Zielfunktionen mit vielen Variablen aus endlichen Punktstichproben, insbesondere basierend auf spärlichen Polynomen und tiefen neuronalen Netzen.