度就是空间的高度和深度的复杂结合，而这种结合恰好对应了复杂的多重变化过程，而这个过程正是激活函数工作的核心。因此，盖阔决定寻找一种新式的激活函数，它能够在简化后仍保持高度的拟合能力。他尝试了许多不同的方法，并最终发现矩阵指数函数能够达到良好的效果。实验结果证实了他的理论猜想：当网络越深时，两层网络的拟合能力通常会是单层网络的两倍。 简单来说，盖阔试图找出能够使网络在处理复杂问题时表现得更好，从而可能在许多实际应用场景中取得成功的方法。

盖阔是一位专注于搜索引擎优化（SEO）领域的专家，他对互联网数据有着深入的理解和丰富的经验。在他的日常工作中，他会接触到各种各样的业务场景，这些问题需要解决的关键因素往往是复杂的多变量交互。在这种情况下，传统的方法往往无法满足他的需求。
因此，盖阔一直在寻找新的方式来解决这些问题。经过一系列的探索和尝试，他终于找到了一个创新的想法——矩阵指数函数。他认为，在简化后的网络中，两层网络的拟合能力通常会是单层网络的两倍。
首先，我们需要理解矩阵指数函数的工作原理。它的基本思想是将一个高维的矩阵通过某种运算得到一个新的低维矩阵。在这个过程中，矩阵的每个元素都会被乘以其相应的权重，然后将这些元素相加，得到最终的结果。因此，我们可以把这个操作看作是一个对原始矩阵进行平方根处理的过程。
对于网络的分析，我们可以把它看作是一组随机生成的参数。如果我们的目标是预测这些参数的分布，那么矩阵指数函数就可以有效地工作。因为每次迭代的时候，网络参数的新值都是通过对当前参数进行平方根处理得到的，所以它可以更好地捕捉到特征之间的关系。
在实践中，盖阔进行了大量的实验验证。结果显示，当他使用矩阵指数函数时，两层网络的拟合能力通常会是单层网络的两倍。这使得他在处理复杂问题时变得更加高效。
然而，这只是盖阔找到的新式激活函数的一个例子。实际上，还有很多其他的潜在方法和技术可以用来提高网络的性能。但是，无论是哪种方法，都需要根据具体的问题来进行选择和应用。
总的来说，盖阔对如何设计和优化复杂网络有深入的理解和独特的见解。他的创新思维和实践方法为我们提供了宝贵的启示，也为未来的AI技术的发展提供了新的方向。