神经网络的万能近似定理

万能近似定理: ⼀个前馈神经⽹络如果具有线性层和⾄少⼀层具有 “挤压” 性质的激活函数（如 sigmoid 等），给定⽹络⾜够数量的隐藏单元，它可以以任意精度来近似任何从⼀个有限维空间到另⼀个有限维空间的 borel 可测函数。

  1. 我们可以通过两个 sigmoid 函数 (y = sigmoid(w⊤x + b)) ⽣成⼀个 tower，如图：
    在这里插入图片描述

  2. 我们构造多个这样的 tower 近似任意函数：
    在这里插入图片描述

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