在507干活的第3天（下）
改进神经网络的学习方法这一章终于是看完了。下面进入第四章“神经网络可以计算任意函数的可视化证明” 这章应该只是为了证明普遍性定理——“包含一个隐藏层的神经网络可以被用来按照任意给定的精度来近似任何连续函数。” 所以和前面联系不大。但是这点依然对我很有吸引力（证明起来应该会很舒服） 知识点1：两个预先声明 第一个是：我们得出的结论并不是一个准确的值，而是一个足够精确的近似。 第二个是：我们得出的函数
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