GELU活性化関数を持つニューラルネットワークの近似能力：詳細分析

このArXiv論文はおそらく、最新のアーキテクチャでよく使用されるGaussian Error Linear Unit（GELU）活性化関数を利用したフィードフォワードニューラルネットワークの理論的特性を探求しているでしょう。これらの近似能力を理解することで、さまざまな機械学習タスクにおけるネットワーク設計と効率に関する洞察が得られます。

• •GELU活性化を持つネットワークが複雑な関数を近似する理論的能力を調査。
• •層の深さや幅など、ネットワークアーキテクチャの選択に関する指針を提供する可能性。
• •GELUベースのニューラルネットワークの表現力に関する理解に貢献。