보편적 근사 정리
하나의 은닉층을 가진 신경망이 특정 조건 하에서 어떤 연속 함수든 원하는 정밀도로 근사할 수 있다는 수학적 정리이다. 신경망의 강력한 표현력을 뒷받침하는 이론적 토대이지만 실제 구현에서는 데이터의 연속성이 전제되어야 한다는 점이 중요하다.