本論文は、非対称的（一方では無限に増加し、他方では減少する）関数を効率的に近似するために重み付けされた深い多項式近似を提案し分析する。従来のガラス関数近似は特定の非滑らかまたは特異関数に対して指数的収束速度を示し、多項式近似は対数的収束速度のみを示すという点を背景に、一方方向に重み付けされた深層多項式を使用して局所的非滑らかさとグローバル成長を同時に捕捉する。実験の結果、提案された方法は、同じパラメータ数を使用するTaylor、Chebyshev、および一般的な深層多項式近似よりも優れた性能を示すことを示した。安定したパラメータ化戦略のためにグラフベースの戦略を活用する。
