在人工神经网络的数学理论中， 通用近似定理（或称万能近似定理）指出人工神经网路近似任意函数的能力。 通常此定理所指的神经网路爲前馈神经网路，并且被近似的目标函数通常爲输入输出都在欧几里得空间的连续函数。但亦有研究将此定理扩展至其他类型的神经网路，如卷积神经网路、放射状基底函数网路、或其他特殊神经网路。 此定理意味着神经网路可以用来近似任意的复杂函数，并且可以达到任意近似精准度。但它并没有告诉我们如何选择神经网络参数（权重、神经元数量、神经层层数等等）来达到我们想近似的目标函数。 Section:::