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^h English (en)	The '''universal approximation theorem''' (Cybenko 1989, Hornik 1991) states that a feedforward network with a single hidden layer containing a finite number of neurons can approximate any continuous function on a compact subset of <math>\mathbb{R}^n</math> to arbitrary accuracy, provided the activation function satisfies mild conditions (e.g. is non-constant, bounded, and continuous).
^h Spanish (es)	El '''teorema de aproximación universal''' (Cybenko 1989, Hornik 1991) establece que una red feedforward con una sola capa oculta que contenga un número finito de neuronas puede aproximar cualquier función continua en un subconjunto compacto de <math>\mathbb{R}^n</math> con precisión arbitraria, siempre que la función de activación cumpla condiciones suaves (por ejemplo, que sea no constante, acotada y continua).
^h Chinese (zh)	'''通用逼近定理'''（Cybenko 1989, Hornik 1991）指出，具有单一隐藏层并包含有限数量神经元的前馈网络可以以任意精度逼近 <math>\mathbb{R}^n</math> 紧致子集上的任何连续函数，前提是激活函数满足温和的条件（例如非常数、有界且连续）。