Unverified50% confidenceFactExact time
Cybenko的原始证明利用了Hahn-Banach定理来证明神经网络所张成的函数子空间在连续函数空间C(K)中稠密
1
Sources
50%
Confidence
Long-term
Relevance
8/22/2026
First Seen
Sources
Related Entities
Related Claims
Verified通用近似定理由George Cybenko于1989年证明,指出只要层数和神经元足够多,神经网络可以以任意精度逼近任何连续函数73% similarVerified通用近似定理由数学家Cybenko于1989年针对Sigmoid激活函数给出严格证明63% similarUnverified陶哲轩与本·格林合作证明了'素数中存在任意长的等差数列'的格林-陶定理61% similarUnverifiedAI帮助发现Kazhdan-Lusztig多项式的组合结构规律,该发现后来被Geordie Williamson等人严格证明59% similarUnverifiedAnthropic研究人员通过机制可解释性方法在Claude大模型内部发现了类似人脑的全局工作空间结构59% similar
Cite This Claim
Stable URI
https://kongchang.com/claim/787192API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/787192MCP
get_claim(id=787192)