The simplicity of polynomial systems make them very attractive analytically and computationally. They are easy to form and have well-understood properties. The use of polynomials of a given degree as activation functions for all neurons in a single layer seems to be mathematically discouraged in traditional neural network settings because they are not universal approximators. Particularly, Leshno et al. (1993) [1]} proved the following theorem:

Простота полиномиальных систем делает их очень привлекательными с аналитической и вычислительной точек зрения. Они легко формируются и имеют хорошо понятные свойства. Использование полиномов заданной степени в качестве функций активации для всех нейронов в одном слое математически не рекомендуется в традиционных настройках нейронной сети, так как они не являются универсальными аппроксиматорами. В частности, Лешно и др. (1993) [1] доказали следующую теорему: