Перцептрон: відмінності між версіями

[[Теорема Цибенко]], доведена {{Не перекладено|Георгій[[Джордж Цибенко|ГеоргіємДжорджем Цибенко||George Cybenko}}]] [[1989]] року, стверджує, що штучна [[нейронна мережа прямого поширення]] з одним прихованим шаром може апроксимувати будь-яку [[неперервна функція|неперервну функцію]] багатьох змінних з будь-якою точністю. Умовами є достатня кількість нейронів прихованого шару, вдалий підбір <math>\mathbf{w}_1, \mathbf{w}_2, \dots , \mathbf{w}_N, \mathbf{\alpha},</math> і <math>\mathbf{\theta}</math>, де