概念Universal Approximation Theorem
通用逼近定理
深度学习理论基石，指出具有至少一个隐藏层、足够多神经元和非线性激活函数的前馈神经网络，能以任意精度逼近定义在紧集上的任意连续函数，保证了神经网络的理论表达能力上限
时间轴 (近 90 天)
10月26日
MLP由全连接层堆叠而成，理论上能以任意精度逼近连续函数（通用逼近定理），但训练通常依赖大量迭代和精细调参，且参数量随隐藏层宽度增长迅速。
待验证50%
深度学习理论基石，指出具有至少一个隐藏层、足够多神经元和非线性激活函数的前馈神经网络，能以任意精度逼近定义在紧集上的任意连续函数，保证了神经网络的理论表达能力上限
MLP由全连接层堆叠而成，理论上能以任意精度逼近连续函数（通用逼近定理），但训练通常依赖大量迭代和精细调参，且参数量随隐藏层宽度增长迅速。