神経学研究はイギリスに起源を持ち、イギリスのエディンバラ大学でLanger Higgins教授が、三層ニューラルネットワーク（入力層、隠れ層、出力層を含む）が理論的に任意の連続非線形関数に近づくことができると示しましたが、実際の応用では深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Networks, DNNs）が広く採用されています。その理由は、深層ネットワークが複雑なデータ構造をより効率的に処理し、多層次の特徴を抽出できるためであり、計算効率とモデルの一般化能力においても優れた性能を発揮します。あなたが画家だと仮定しましょう。手元には赤、緑、青の3色の絵の具しかありません。これらの3色を混ぜることで、必要なほぼすべての色を作り出すことができます。しかし、単純な調色の技術だけでは、繊細で複雑な絵を迅速に描くことは難しいかもしれません。スプレーガン、パレットナイフ、さらにはデジタルペイントソフトなど、より多くの調色の層やツールを取り入れることで、あなたの創作はより効率的で表現力豊かになるでしょう。同様に、三層ニューラルネットワークは基本的な関数近似のタスクをこなすことができる一方で、深層ニューラルネットワークは複雑な現実の問題に対処するためのより強力な能力を提供します。