是的，對於其他類型的函數空間，類似的最優神經元數量要求也存在。根據文獻中的研究，對於不同的函數類別，如Lp空間和連續函數，已經確定了最小寬度的要求。例如，對於ReLU網絡，已經證明了在某些情況下，最小寬度的要求與輸入維度d有關，並且在某些情況下，這個要求是線性的。
此外，對於特定的激活函數，研究表明，為了達到通用近似性，網絡的寬度和深度必須滿足某些條件。這些條件通常取決於函數的光滑性、連續性以及其他特性。因此，對於不同的函數空間，存在著類似的最優神經元數量要求，這些要求通常是基於函數的特性和所選擇的激活函數。