Fugu-MT 論文翻訳(概要): An elementary proof of a universal approximation theorem

論文の概要: An elementary proof of a universal approximation theorem

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10002v1
Date: Fri, 14 Jun 2024 13:16:48 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-06-17 13:35:39.761387
Title: An elementary proof of a universal approximation theorem
Title（参考訳）: 普遍近似定理の初等証明
Authors: Chris Monico,
Abstract要約: 本稿では、3つの隠れた層を持つニューラルネットワークに対する普遍近似定理の基本的な証明と、連続的、有界な活性化関数の増大について述べる。結果は最もよく知られた結果よりも弱いが、学部分析以外の機械は使われていないという意味では初等的な証明である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this short note, we give an elementary proof of a universal approximation theorem for neural networks with three hidden layers and increasing, continuous, bounded activation function. The result is weaker than the best known results, but the proof is elementary in the sense that no machinery beyond undergraduate analysis is used.
Abstract（参考訳）: 本稿では、3つの隠蔽層を持つニューラルネットワークに対する普遍近似定理の基本的な証明と、連続的、有界な活性化関数の増大について述べる。結果は最もよく知られた結果よりも弱いが、学部分析以外の機械は使われていないという意味では初等的な証明である。

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