神经网络可以逼近任意函数的原因主要有以下两点：
层数的增加：神经网络可以通过增加隐藏层数和神经元数量来增加网络的复杂度，从而提高网络对复杂函数的逼近能力。通过增加层数，网络可以学习到更高级别的特征表示，从而更好地逼近复杂函数。
非线性激活函数：神经网络中使用的非线性激活函数（如sigmoid、ReLU等）可以引入非线性变换，从而使网络具有更强的逼近能力。线性模型只能逼近线性函数，而非线性激活函数可以引入非线性变换，从而使神经网络可以逼近更加复杂的函数。
综上所述，神经网络可以通过增加层数和使用非线性激活函数来逼近任意函数，这使得它成为一种强大的函数逼近工具。同时，在实际应用中，通过合适的网络结构设计和训练方法，神经网络可以高效地逼近各种复杂函数。
