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

高次元の滑らかな目標関数を有限の観測点から近似することは、科学計算とその応用分野で重要な課題である。過去10年間で、疎多項式近似法や深層ニューラルネットワーク(DNN)に基づく効率的な方法が大きな進展を遂げてきた。これに伴い、関連する近似理論と分析にも大きな進展があった。