本文研究了多项式激活的深度神经网络，提出“维度”作为其表现力的度量，并探讨了不同激活函数对训练复杂性的影响。研究发现，某些网络在特定条件下无法近似任意函数，并引入了新的神经网络模型和算法，分析了其优化过程中的代数复杂度。

多项式神经网络的激活阈值与表达能力
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