En términos técnicos: si S es un conjunto de funciones que obedece a las condiciones del teorema SW (algunas leves), entonces este conjunto es denso en el conjunto de todas las funciones continuas.
En inglés simple: elija una función continua. Entonces, seguro que puede encontrar una función en S que sea arbitrariamente cercana a su función.
Todo se trata de la aproximación de funciones continuas. Para entender este tema, puede seguir el Análisis Real de Carothers.
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El teorema de SW es el truco para demostrar que algunas redes neuronales son aproximadores universales. Ver, por ejemplo, ARTMAP bayesiano para la regresión (conector descarado) o trabajos anteriores (La aproximación de Cybenko por superposiciones de una función y redes sigmoidales y la mejor propiedad de aproximación son dos excelentes ejemplos).
Esta es una hermosa pieza de matemática que se puede explotar fructíferamente en Machine Learning.
