---
id: wiki-2026-0508-universal-approximation-theorem
title: Universal Approximation Theorem
category: 10_Wiki/Topics
status: verified
canonical_id: self
aliases: [UAT, Cybenko Theorem]
duplicate_of: none
source_trust_level: A
confidence_score: 0.95
verification_status: applied
tags: [neural-network, theory, approximation, mlp, deep-learning]
raw_sources: []
last_reinforced: 2026-05-10
github_commit: pending
tech_stack:
  language: python
  framework: PyTorch
---

# Universal Approximation Theorem

## 매 한 줄
> **"매 single hidden layer 의 finite-width MLP 가 매 compact subset of ℝⁿ 위 의 매 continuous function 의 arbitrary 정확도 approximation 가능."** Cybenko (1989, sigmoid) · Hornik (1991, general activation) 가 매 정립. 매 existence theorem — 매 width 와 매 trainability 와 매 generalization 은 매 별개. 매 deep learning 의 success 의 explanation 의 X.

## 매 핵심

### 매 정확한 statement (Hornik 1991)
- 매 σ: ℝ → ℝ 가 매 non-constant, bounded, monotonically increasing continuous activation 일 때,
- 매 finite sum f(x) = Σᵢ αᵢ σ(wᵢᵀx + bᵢ) 가 매 C(K) (compact K ⊂ ℝⁿ 위 의 continuous function) 의 dense subset.
- 즉 매 ε > 0, 매 width N 이 충분히 크면 매 sup|f - g| < ε 의 g 존재.

### 매 무엇을 의미 (그리고 의미 X)
- ✅ **Existence**: 매 충분한 width 의 NN 이 매 함수 의 표현 가능.
- ❌ **NOT trainability**: 매 SGD 가 매 그 weight 의 찾을 수 있다는 보장 X.
- ❌ **NOT efficiency**: 매 width 가 매 exponential in dimension 일 수 있음.
- ❌ **NOT generalization**: 매 train set 의 fit 과 매 test 의 generalize 는 별개.
- ❌ **NOT depth necessity**: 매 1 hidden layer 로 충분 — 매 deep 의 정당화 X.

### 매 variants
- **Cybenko 1989**: sigmoid, single hidden layer.
- **Hornik 1991**: general non-polynomial activation.
- **Leshno 1993**: 매 σ 가 polynomial 이 아니면 충분 — necessary + sufficient.
- **Lu et al. 2017 (Deep narrow)**: width n+4 의 ReLU + 매 unbounded depth 가 universal.
- **Yarotsky 2017**: 매 deep ReLU 의 매 efficient approximation rate — 매 smooth function 매 exponentially fewer parameter.

### 매 deep > shallow 의 이유 (UAT 너머)
- **Expressivity**: 매 same parameter budget 에서 매 deep 이 매 더 복잡한 function class 를 represent (Telgarsky 2016).
- **Optimization landscape**: 매 deep 이 매 SGD 로 매 reachable 한 minimum 의 quality.
- **Inductive bias**: 매 hierarchical structure (CNN, Transformer) 가 매 task structure 에 align.

### 매 응용 (의 한계)
1. **연구 정당화**: 매 NN 이 매 표현력 부족 X — 매 아키텍처 search 의 lower bound.
2. **교육**: 매 first principle — 매 NN 이 매 universal function approximator.
3. ❌ **실무 결정**: 매 UAT 자체로 매 architecture · hyperparameter 결정 X.

## 💻 패턴

### 매 sin(x) 의 1-layer MLP approximation
```python
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

class SingleLayerMLP(nn.Module):
    def __init__(self, hidden=200):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(1, hidden)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden, 1)
    def forward(self, x):
        return self.fc2(torch.tanh(self.fc1(x)))

x = torch.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 1000).unsqueeze(1)
y = torch.sin(x)
model = SingleLayerMLP(hidden=200)
opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-2)

for step in range(5000):
    pred = model(x)
    loss = ((pred - y)**2).mean()
    opt.zero_grad(); loss.backward(); opt.step()
print(f"Final MSE: {loss.item():.6f}")  # 매 ~1e-5 — 매 UAT 의 empirical 확인
```

### 매 width vs error trade-off
```python
import matplotlib.pyplot as plt

errors = {}
for h in [4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512]:
    model = SingleLayerMLP(hidden=h)
    opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-2)
    for _ in range(3000):
        loss = ((model(x) - y)**2).mean()
        opt.zero_grad(); loss.backward(); opt.step()
    errors[h] = loss.item()
plt.loglog(list(errors.keys()), list(errors.values()))
# 매 width ↑ → 매 error ↓ 매 polynomial decay
```

### 매 high-dim curse (UAT 의 hidden cost)
```python
# 매 width 가 매 dimension 에 매 exponential 의 demonstration
def required_width(d, target_eps=0.1):
    # 매 worst-case bound: width ~ (1/eps)^d 의 order
    return int((1/target_eps) ** d)

for d in range(1, 11):
    print(f"d={d}: 매 width ~ {required_width(d):.2e}")
# d=10 → 매 10^10 — 매 1-layer 매 impractical
```

### 매 deep narrow (Lu et al.) — width n+4 ReLU 가 universal
```python
class DeepNarrow(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim=2, depth=20):
        super().__init__()
        w = in_dim + 4  # 매 sufficient width
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_dim, w),
            *[nn.Sequential(nn.ReLU(), nn.Linear(w, w)) for _ in range(depth)],
            nn.ReLU(), nn.Linear(w, 1),
        )
    def forward(self, x): return self.layers(x)
```

### 매 Yarotsky's smooth function rate
```python
# 매 C^k function 의 매 deep ReLU NN 매 ε-approximation
# 매 parameter count: O(ε^(-d/k) · log(1/ε))
# 매 shallow 보다 매 exponentially efficient (k 큼 → big)
def yarotsky_params(eps, d, k):
    import math
    return int(eps**(-d/k) * math.log(1/eps))
print(yarotsky_params(1e-3, 5, 4))  # 매 d=5 dim, k=4 smoothness
```

### 매 UAT 의 empirical demonstration: discontinuous function
```python
# 매 step function — 매 continuous 가정 violation → 매 UAT 적용 X
def step(x): return (x > 0).float()
y_step = step(x)
model = SingleLayerMLP(hidden=200)
opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-2)
for _ in range(5000):
    loss = ((model(x) - y_step)**2).mean()
    opt.zero_grad(); loss.backward(); opt.step()
# 매 model 이 매 jump discontinuity 매 smooth 하게 approximate — 매 perfect X
# 매 UAT 의 continuous 전제 의 필수
```

## 매 결정 기준
| 상황 | Approach |
|---|---|
| 매 architecture 결정 | 매 UAT 로 X — 매 empirical · inductive bias 우선 |
| 매 width 의 lower bound 의 search | 매 UAT 의 existence — 매 sufficient 만 보장 |
| 매 NN 의 표현력 의 의심 | 매 UAT 가 매 reassurance — 매 충분 width 필요 |
| 매 production model | 매 깊이 + 매 inductive bias (CNN, Transformer) 우선 |

**기본값**: 매 UAT 는 매 educational · theoretical 의 foundation, 매 engineering decision 의 driver X.

## 🔗 Graph
- 부모: [[Neural Network Theory]] · [[Approximation Theory]]
- 변형: [[Cybenko Theorem]] · [[Hornik Theorem]] · [[Deep Narrow UAT]]
- 응용: [[MLP]] · [[ReLU]] · [[Function Approximation]]
- Adjacent: [[VC Dimension]] · [[Rademacher Complexity]] · [[Curse of Dimensionality]] · [[Yarotsky Theorem]]

## 🤖 LLM 활용
**언제**: 매 NN 의 표현력 의 question 에 매 첫 reference — 매 student / interview / paper intro.
**언제 X**: 매 specific architecture 의 design 결정 — 매 UAT 의 informational X.

## ❌ 안티패턴
- **매 UAT → 매 1-layer 충분**: 매 ignore depth 의 합리화 — 매 efficiency · trainability 의 무시.
- **매 UAT → 매 NN 매 무엇이든 학습 가능**: 매 trainability 와 매 generalization 의 conflate.
- **매 UAT → 매 large model 정당화**: 매 big-is-better 의 cargo cult.
- **매 Width = depth 의 trade-off 의 무시**: 매 deep narrow vs shallow wide — 매 both universal 이지만 매 efficiency 다름.

## 🧪 검증 / 중복
- Verified (Cybenko, "Approximation by Superpositions of a Sigmoidal Function", 1989; Hornik 1991; Leshno et al. 1993; Lu et al. 2017; Yarotsky 2017).
- 신뢰도 A.

## 🕓 Changelog
| 날짜 | 변경 |
|---|---|
| 2026-05-08 | Phase 1 |
| 2026-05-10 | Manual cleanup — Cybenko/Hornik 정리, deep narrow + Yarotsky variant, 한계 명시 |
