本文介绍了通用逼近定理，指出单隐层前馈神经网络能够逼近任意连续函数。通过感知器的基本概念，展示了如何利用多个感知器学习线性可分和不可分的布尔函数。最后，利用sigmoid神经元构建“塔函数”，在给定误差范围内近似表示任意函数。