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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。
关于前馈多层神经网络多维函数逼近能力的一个定理
【摘 要】
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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
【机 构】
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华南理工大学无线电与自动控制研究所
【出 处】
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电子科学学刊
【发表日期】
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1997年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金,广东省自然科学青年基金,攀登计划资助课题
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