是的，在非線性遞歸神經網絡（RNN）中，記憶容量的計算也可能會遇到類似的數值問題。由於非線性激活函數的引入，這些網絡的動態行為變得更加複雜，導致在計算記憶容量時可能出現數值不穩定性和估計偏差。特別是在使用傳統的蒙特卡羅方法或其他基於樣本的估計技術時，這些問題可能會更加明顯。因此，對於非線性RNN，開發針對性的數值方法以克服這些挑戰是非常重要的。