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基于模糊关系方程组学习Sugeno积分的能力
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究者通过分析高度表达力模型的基本结构元素，引入了表达力类别的层次结构，并证明了几个功能族的分类结果。他们发现，固定大小的神经网络无法近似任意有限集上的函数，但提供了包括两层隐藏层神经网络在内的函数族的示例，可在任意有限集上近似函数。
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关键要点
- 研究者分析了高度表达力模型的基本结构元素。
- 引入了表达力类别的层次结构。
- 将全局可近似性属性与无限VC维度的弱属性相连接。
- 证明了几个逐渐复杂的功能族的分类结果。
- 介绍了一个通用的多项式-指数-代数功能族，受到了多项式约束。
- 固定大小的神经网络通常无法近似任意有限集上的函数。
- 提供了包括两层隐藏层神经网络在内的函数族示例，能够在任意有限集上近似函数。
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