神经网络中，是否隐藏层如果具有足够数量的单位，它就可以近似任何连续函数？

通用逼近性定理指出，一个具有单个隐藏层和标准激活函数的简单前馈神经网络（即多层感知器），如果隐藏层具有足够数量的单位，它就可以近似任何连续函数。让我们在实践中看一下，看看需要多少单位来近似一些特定函数。

方法：我们将在 50 个数据点 (x,y) 上训练一个 1 层神经网络，这些数据点从域 [-1,1] 上的以下函数中绘制，所得拟合的均方误差（mean square error，MSE）。我们将尝试以下函数（你可随时通过更改以下代码来尝试自己的函数。）

假设： 随着隐藏层中单位的数量增加，所得拟合的正确率（Accuracy）将会增加（误差将会减少）。

运行实验所需的时间： 91.595 s

结论： 随着隐藏单位数量的增加，训练数据的逼近误差一般会减小。