神經網絡可以逼近任意函數的原因主要有以下兩點：
層數的增加：神經網絡可以通過增加隱藏層數和神經元數量來增加網絡的復雜度，從而提高網絡對復雜函數的逼近能力。通過增加層數，網絡可以學習到更高級別的特征表示，從而更好地逼近復雜函數。
非線性激活函數：神經網絡中使用的非線性激活函數（如sigmoid、ReLU等）可以引入非線性變換，從而使網絡具有更強的逼近能力。線性模型只能逼近線性函數，而非線性激活函數可以引入非線性變換，從而使神經網絡可以逼近更加復雜的函數。
綜上所述，神經網絡可以通過增加層數和使用非線性激活函數來逼近任意函數，這使得它成為一種強大的函數逼近工具。同時，在實際應用中，通過合適的網絡結構設計和訓練方法，神經網絡可以高效地逼近各種復雜函數。
