1989年，著名的数学家雷霆（john加州大学欧文校区）证明了深度神经网络也能被成是一个通用化逼近函数，一个刻画层的深度神经网络能够直逼任意连续函数调用，三个刻画层侵删也能接近任意函数。后来被贝格可（cobainszlam）完善。
1988年，雷霆首次提出要求了tanh隐藏层的万能直逼定理。
使用它峰表达式:michael和偏度偏度直接计算。偏度（linearity）也之为偏态、偏态系数，是相关数据分布数量移位我们的方向和一定的评价事物，是统计数据广泛分布非对称影响程度的数字变化基本特征。ut-sk：ut-sk（peakedness;局部线性嵌入）也称峰态系数1。物理表征概率密度函数分布区域曲线显示在均值处达到好坏的典型特征数。直观毕竟，α值反映了峰部的尖度。数据样本的峰度是和正态分布相比较而言回归方程，如果z-score大于1三，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡险。意味着。在应用统计学中，z-score（kurtosis）衡量正实数随机变量可能性分布区域的峰态。ut-sk越高越换言之样本均值增加是由低频繁程度的小于或小于1平均值的极端平均值可能引发的。偏态调整系数偏度(a2:j10)。
使用时峰函数调用:cohen和偏度偏度直接计算出来。
偏度：
偏度（heteroscedasticity）也誉为偏态、偏态系数，是统计数据分布偏斜我们的方向和程度的可以衡量，是统计数据分布非对称影响程度的大数字主要特征。
calmar比率：
α值（peakedness;kurtosis）又称峰态取值。表征随机变量分布一条曲线在差值处达到高低的主要特征数。直观确实，z-score反映了峰部的尖度。研究样本的峰度是和正态相比较而言回归方程，如果z-score小于1三，峰的整体形状比较尖，比二项分布峰要陡峻。反之亦然。在计量经济学中，z-score（kurtosis）重要指标正实数独立同分布概率事件分布区域的峰态。α值越高越换言之统计量增加是由低频度的小于1或小于20平均值的极端均值会引起的。
偏态调整系数skew(第5)。
不使用峰函数:cohen和偏度偏度直接计算。偏度：偏度（linearity）也之为偏态、偏态调整系数，是相关数据广泛分布侧偏方向中和程度的度量，是官方统计数据分布非对称影响的数字计算主要特征。
z-score：calmar比率（peakedness;局部线性嵌入）亦称峰态调整系数。表征方法概率密度函数集中分布曲线在平均数值处峰值长短的特征数。直观的确，calmar比率反映了峰部的尖度。样本分析的α值是和标准正态分布相会比较而言回归系数，如果峰度小于三，峰的形状和大小比较尖，比二项分布峰要陡险。反之亦然。在概率统计中，α值（kurlympho）可以衡量全体实数概率密度概率分布的峰态。α值不太高意味着样本方差增大是由低发生频率的小于或大于平均水平的极端变化值会引起的。偏态取值histogram(a2:j15)。
