关于前馈多层神经网络多维函数逼近能力的一个定理

本文首次证明了前馈神经网络多维函数逼近能力的一个重要定理，当隐层神经数目足够多时，其多维函数逼近能力与维数无关，也就是说我们只需研究其一维函数逼近能力，所得的结论完全适合于多维情形，该定量大大简化了前馈多层神经网络函数逼近问题的分析难度，本文还给出了该定理的一个应用。