Multilayer Feedforward Networks are Universal Approximators

最新推荐文章于 2025-03-18 18:05:40 发布
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文章标签： DL 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hn18000/article/details/50676046
本文探讨了神经网络作为通用逼近器的能力，特别是在多层前馈网络中的表现。通过视觉证明展示神经网络能够以任意精度近似任何连续函数，即使只有一层隐藏层也能实现这一目标。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. Multilayer Feedforward Networks are Universal Approximators, Sonia Hornik 1989;

2. A visual proof that neural nets can compute any function(http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap4.html):

1) Neural nets have a kind of universality;

2) We can only get an approximation that is as good as we wang;

3) The function must be continuous;

3. 神经网络可以以任意精度近似任意连续函数，甚至只有一层隐藏层时.

hn18000
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