本論文で提案された構築的な手法は、他の深層ニューラルネットワークの性質を明らかにするために応用可能です。特に、論文で示された幾何学的アプローチは、異なる活性化関数やネットワークアーキテクチャに対しても適用できる可能性があります。例えば、他の非線形活性化関数に対しても、同様の記憶化性能や汎用近似能力を示すための構築的な手法を開発することができるでしょう。また、深層ニューラルネットワークの設計において、パラメータの明示的な構築を通じて、ネットワークの複雑さや近似能力を評価する新たな視点を提供することが期待されます。このように、本論文の手法は、深層ニューラルネットワークの理論的理解を深めるための有力なツールとなるでしょう。