单层神经网络是一种简单的神经网络模型，由一个输入层和一个输出层组成。尽管它们可以用于某些简单的任务，但对于更复杂的问题，多层神经网络通常比单层神经网络具有更好的表现力。
首先，虽然单层神经网络可以近似任何函数，但它只能使用线性变换来实现这一点。而许多实际问题需要非线性变换才能正确地建模。多层神经网络通过引入非线性激活函数在每个神经元上来解决这个问题。这使得神经网络能够处理更广泛的数据类型，并且在学习高度非线性的映射时更加有效。
其次，单层神经网络的主要限制在于它只能处理线性可分离问题，即仅存在一个超平面可以将正例和负例完全分开。但在现实世界中，许多问题都是非线性可分离的，因此单层神经网络无法很好地解决这些问题。多层神经网络通过将许多简单的线性分类器组合在一起来解决这个问题。每个层都可以学习到数据的不同表示形式，并且前一层的输出成为下一层的输入，从而允许网络学习更复杂的函数。
此外，多层神经网络也可以通过添加更多的隐藏层来提高网络的容量。容量是指模型能够表示的不同函数的数量。虽然单层神经网络可以表示任何函数，但它可能需要非常大的权重和偏差来实现这一点。这种情况下，网络容易过拟合训练集并在测试集上表现较差。通过增加隐藏层或增加每个隐藏层中的神经元数量，网络可以使用更少的权重和偏差来表达相同数量的函数，从而更容易泛化到新数据。
最后，多层神经网络还具有一些其他优点，例如能够自动地学习特征表示，并且对于处理图像、语音和自然语言等高维输入数据尤其有效。这是因为多层神经网络可以从原始数据中学习到高级抽象特征，这些特征可以有效地表示输入的不同方面，并且可以被用来解决各种问题。
总之，尽管单层神经网络可以近似任意函数，但它们只能处理线性可分离问题，并且通常需要大量的权重和偏差才能实现这一点。多层神经网络通过引入非线性变换和多个隐藏层来解决这些问题，从而提高了网络的表现力和容量。此外，多层神经网络还能够自动地学习特征表示，并且在处理高维输入数据时尤其有效。
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