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概念Universal Approximation Theorem / UAT

通用近似定理

1989年由George Cybenko证明的数学定理,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,是深度学习理论基础之一。

核心事实

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7月23日

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

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