MULTILAYER FEEDFORWARD NETWORKS ARE UNIVERSAL APPROXIMATORS

被引：14550
作者：
HORNIK, K
STINCHCOMBE, M
WHITE, H
机构：
[1] UNIV CALIF SAN DIEGO,DEPT ECON,D-008,LA JOLLA,CA 92093
[2] VIENNA TECH UNIV,A-1040 VIENNA,AUSTRIA
来源：
NEURAL NETWORKS | 1989年 / 2卷 / 05期
关键词：
D O I：
10.1016/0893-6080(89)90020-8
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要：
引用
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页码：359 / 366
页数：8
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CAUDILL M, 1987, 1ST IEEE INT C NEUR
[2]  
Dugundji J., 1966, TOPOLOGY
[3]  
GALLANT AR, 1988, 2ND IEEE INT C NEUR, P657
[4]  
Grenander U., 1981, ABSTRACT INFERENCE
[5]  
Halmos P. R., 1974, MEASURE THEORY
[6]  
HECHTNIELSON R, 1987, 1ST IEEE INT C NEUR, P11
[7]  
HORNIK K, 1988, 8845 U CAL DEP EC DI
[8]  
IRIE B, 1988, 2ND IEEE INT C NEUR, P641
[9]  
Jurafsky D., 2001, LAUR88418 LOS AL NAT, V1
[10]  
KOLMOGOROV AN, 1957, DOKL AKAD NAUK SSSR+, V114, P953
123