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通用公式的结构
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原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。
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内容提要
该文介绍了高度表达力模型的结构元素和表达力类别的层次结构，证明了几个功能族的分类结果。同时，证明了固定大小的神经网络无法近似任意有限集上的函数。
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关键要点
- 文章介绍了高度表达力模型的基本结构元素和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。
- 表明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，它们在任意有限集上可近似函数，但在整个定义域上无法做到。
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