空间|在理解通用近似定理之前，你可能都不会理解神经网络( 三 )

2021-09-07 网络空间关键神经通用 神经元 函数定理 Pinker LeCun Cybenko

定理的实际意义
当然，通用逼近定理假设可以继续向无穷大添加神经元，这在实践中是不可行的。此外，使用神经网络近乎无限的参数组合来寻找性能最佳的组合也是不切实际的。然而，该定理还假设只有一个隐藏层，并且随着添加更多隐藏层，复杂性和通用逼近的潜力呈指数增长。
【空间|在理解通用近似定理之前，你可能都不会理解神经网络】取而代之的是，机器学习工程师依据直觉和经验决定了如何构造适合给定问题的神经网络架构，以便它能够很好地逼近多维空间，知道这样一个网络的存在，但也要权衡计算性能。

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