本文提出了一種新的深度神經網絡架構 - 切比雪夫特徵神經網絡(CFNN),能夠實現機器精度的函數逼近。CFNN 在第一個隱藏層使用可學習頻率的切比雪夫函數,並結合多階段訓練策略,可以在訓練過程中達到機器精度。通過大量數值實驗,證明了該方法在各種維度上的有效性和可擴展性。