Approximation Theory via Deep Neural Networks and some applications

Abstract

In this work, we have introduced the concept of approximarion theory with artificial neural networks, including the universal approximation property , review some estimation erreur results and numerical simulations with physics-informed neural networks using the DeepXde library.

Dans ce travail, nous avons introduit le concept de théorie de l'approximation avec le réseaux de neurones artificiels, y compris la propriété d'approximation universels, examiné certains résultats d'erreur d'estimation et des simulations numériques avec des réseaux neurones informés par la physique à l'aide de la bibliothèque DeepXde.