美国数学家与计算机科学家,1989年证明了通用近似定理(Universal Approximation Theorem),奠定了神经网络理论基础。
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