Addressing common misinterpretations of KART and UAT in neural network literature

要約

このノートでは、コルモゴロフ・アーノルド表現定理 (KART) と普遍近似定理 (UAT) について取り上げ、ニューラル ネットワーク近似に関連するいくつかの論文でよく見られる誤解に焦点を当てます。
私たちのコメントは、ニューラル ネットワークの専門家による KART と UAT のより正確な理解を支援することを目的としています。

要約(オリジナル)

This note addresses the Kolmogorov-Arnold Representation Theorem (KART) and the Universal Approximation Theorem (UAT), focusing on their common misinterpretations in some papers related to neural network approximation. Our remarks aim to support a more accurate understanding of KART and UAT among neural network specialists.

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