该文章介绍了一种新的方法，利用深度神经网络导出和分析随机微分方程。该方法通过学习维纳混沌展开式的最佳稀疏截断来减轻指数复杂性问题，利用随机过程的多项式混沌展开。数值实验展示了该方法在一维和高维中的有希望性能。