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受限参数神经网络的数值逼近能力：是否存在限制，以及如何测量
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究探讨了受限参数神经网络的数值逼近能力，指出尽管理论上可以实现普遍逼近，但实际中受限的非线性参数会限制其能力。引入了定量化逼近能力限制的新概念，并分析了反向传播神经网络与随机参数网络之间的关系。
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关键要点
- 本研究探讨了受限参数神经网络的数值逼近能力。
- 理论上，受限参数神经网络可以实现普遍逼近，但实际中受限的非线性参数会限制其能力。
- 引入了新的概念，如$ ext{ε}$外测量和数值跨度维度（NSdim），用于定量化网络的逼近能力限制。
- 提供了对反向传播神经网络与随机参数网络之间关系的新理解。
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