有啥简单的神经网络万有逼近定理证明方法( 二 ) 这个问题其实

在上图中，记第一个 neuron 的输出为 $有啥简单的神经网络万有逼近定理证明方法$
。其中， $有啥简单的神经网络万有逼近定理证明方法$
的值决定了阶跃函数的阶跃点，而 $有啥简单的神经网络万有逼近定理证明方法$
和 $有啥简单的神经网络万有逼近定理证明方法$
的值越大，其输出越趋近于阶跃函数。在此基础上，我们可以假设 $有啥简单的神经网络万有逼近定理证明方法$
和 $有啥简单的神经网络万有逼近定理证明方法$
的取值都足够大，并且为了简便，我们记 $有啥简单的神经网络万有逼近定理证明方法$
。那么，在一个 2 hidden neurons 的样例中，设定 $有啥简单的神经网络万有逼近定理证明方法$
和 $有啥简单的神经网络万有逼近定理证明方法$
为所需逼近的区间范围。则最终的输出 $有啥简单的神经网络万有逼近定理证明方法$
里，通过调整 $有啥简单的神经网络万有逼近定理证明方法$
$有啥简单的神经网络万有逼近定理证明方法$
的大小，我们可以得到任意大小的凸起（下图中的大小为 0.8）。

所以，如果要得到逼近的函数的话，我们只需要构建上述足够多的凸起，并把它们都加在一起就可以了。
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【独家】深度学习可以有人类逻辑吗？如何建模逻辑思维？SATNet， PrediNet，深度学习的逻辑思维现状

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有啥简单的神经网络万有逼近定理证明方法( 二 )

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