AI 2026.04.28 · 15 min
Advanced Neural Network Theory Deep Dive · 2
신경망은 왜 어떤 함수든 근사할 수 있는가
Cybenko의 sigmoid 보편성 증명부터 Hornik의 일반화, ReLU의 구성적 증명, 깊이 분리, Barron의 차원 무관 수렴율까지 — Universal Approximation Theorem의 수학적 계보를 추적한다.
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AI 2026.04.28 · 13 min
Advanced Functional Analysis Deep Dive · 7
신경망이 함수공간에서 조밀한 이유 — Universal Approximation부터 PINN까지
Stone-Weierstrass 정리의 조밀성 조건부터 NTK의 무한폭 극한, Neural Operator의 함수 매핑, PINN의 Sobolev 수렴까지, 함수해석학이 현대 AI의 이론적 토대를 어떻게 구성하는지 추적한다.