神经学研究起源于英国，在英国爱丁堡大学，Langer Higgins教授，三层神经网络（包括输入层、隐藏层和输出层）理论上可以逼近任何连续的非线性函数，但在实际应用中，深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）却被广泛采用。原因在于，深度网络能够更高效地处理复杂数据结构，提取多层次特征，同时在计算效率和模型泛化性上表现更佳。假设你是一位画家，手头只有三种颜色的颜料——红、绿和蓝，通过混合这三种颜色，你可以创造出几乎所有你需要的色彩。然而，单靠简单的调色技巧，你可能无法快速绘制出细腻复杂的画作。如果引入更多的调色层次和工具，比如喷枪、调和刀甚至数字绘画软件，你的创作将变得更加高效且具有表现力。类似地，虽然三层神经网络可以完成基本的函数逼近任务，但深度神经网络则提供了更强的能力来应对复杂的现实问题。