Neural-Networks
卷積網絡的通用逼近定理
通用逼近定理是神經網絡的一個非常著名的結果，它基本上說明了在某些假設下，一個函數可以在任何精度內被神經網絡統一逼近。
是否有一些類似的結果適用於卷積神經網絡？
在 Dmitry Yarotsky 最近的這篇文章中，這個問題似乎得到了肯定的回答：神經網絡中不變映射的通用近似。
文章表明，只要卷積神經網絡足夠寬，任何平移等變函數都可以任意近似地近似，這與經典的通用逼近定理直接相似。