本文探讨了传统单调多层感知器（MLP）在优化过程中的挑战，提出了带有非负权重约束和饱和激活的MLP作为单调函数的通用逼近器。通过分析激活函数与权重约束的关系，提供了理论支持，简化了网络架构，并提出了通过激活调整来改善优化困难的新方法，从而增强了训练的稳定性。

本研究探讨了Transformer模型在学习多数布尔逻辑时的固有限制，分析显示模型的泛化误差显著，且随着输入规模增大呈指数增长，揭示了其在基本逻辑推理任务中的优化挑战和理论局限性。