神經網絡爲何能夠（理論上）擬合任何函數？

fourier 變換 問題來了爲啥要deep呢？網絡 答案在這裏 竟然特別簡單 deep了你有高頻的震盪了你能夠efficient 的locally逼近x^2 而後就有全部local的逼近多項式了app local polynomial在holder和sobolev space是optimal的 咱們就擴大了空間了函數 【這篇paper發在很通常期刊上並且題目不吸引人我一直忘記 求好心人給refe

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