在本文中，作者已經展示了使用366d + 365個固有神經元的歐拉通用激活函數（EUAF）網絡來達成對於d變量連續函數的任意精度近似。要進一步減少所需的神經元數量，可以考慮以下幾個方向：
激活函數的優化：探索更高效的激活函數，這些函數可能具有更強的表達能力，從而減少所需的神經元數量。例如，使用超表達激活函數（如文獻[26]中提到的）可能會進一步降低神經元的需求。
網絡架構的改進：通過改進網絡的架構設計，例如使用更少的層數或更高效的連接方式，來減少神經元的數量。這可能涉及到對網絡的深度和寬度進行重新設計，以便在保持近似能力的同時減少計算複雜度。
參數共享：在網絡中實施參數共享技術，這樣可以在不同的神經元之間共享權重，從而減少總的參數數量，進一步降低所需的神經元數量。
自適應方法：開發自適應的學習算法，根據輸入數據的特性動態調整神經元的使用，這樣可以在不同的區域使用不同數量的神經元，從而在保持精度的同時減少整體的神經元數量。