神经元拼曲线
神经网络凭什么能拟合各种复杂的关系？秘密其实很朴素：每个神经元（配上 ReLU 这种激活函数）只会做一件最简单的事——画一条折一下''的线。但把很多条这样的折线叠加起来，就能拼出任意复杂的曲线。拖动神经元个数’‘，看金色的拟合曲线怎样一步步贴近灰色目标。
灰色虚线是要拟合的目标曲线。淡蓝细线是每个神经元各自贡献的``折线'',金色粗线是它们叠加出来的结果。神经元越多，金线越贴合目标。
叠加结果
目标曲线
单个神经元
一个神经元 = 一条折线
ReLU 让每个神经元在某个位置``折一下''：之前是平的，之后是一段斜线。
叠加 = 拼形状
把许多折线加在一起，折点越多，拼出的曲线就越精细。
万能近似
理论上，只要神经元够多，这样一层网络就能逼近几乎任意连续函数。