Дослідники довели результат універсальності для нейронних мереж, продемонструвавши, що будь-яку мережу можна переробити для навчання методом градієнтного спуску, якщо рішення взагалі існує. Ця теоретична основа дає важливе уявлення про фундаментальні можливості та обмеження архітектур метанавчання.