使用GELU激活函数的神经网络的逼近能力：深度分析

这篇ArXiv论文很可能探讨了使用高斯误差线性单元 (GELU) 激活函数的、前馈神经网络的理论特性，GELU是现代架构中常见的选择。 理解这些逼近能力可以为各种机器学习任务的神经网络设计和效率提供见解。

• •研究使用GELU激活的网络的理论能力，以逼近复杂函数。
• •可能为网络架构选择（例如层深度和宽度）提供指导。
• •有助于理解基于GELU的神经网络的表达能力。