是的，本文的方法可以推廣到其他類型的非線性激活函數。以下是幾個可能的激活函數及其推廣的考量：
Sigmoid函數：由於Sigmoid函數的平滑性和可微性，可以將NMD-TM算法應用於基於Sigmoid的非線性矩陣分解。需要注意的是，Sigmoid函數的輸出範圍在(0, 1)之間，這可能會影響模型的收斂性和穩定性。
Tanh函數：Tanh函數的輸出範圍在(-1, 1)之間，這使得它在某些情況下比ReLU更具優勢。可以考慮將NMD-TM算法調整為適應Tanh函數的特性，特別是在處理具有負值的數據時。
Leaky ReLU和Parametric ReLU：這些變體在ReLU的基礎上進行了改進，允許小的負斜率，從而減少“死亡神經元”的問題。這些激活函數的引入可以進一步提高模型的表現，特別是在深度學習中。
Swish函數：Swish是一種新型的激活函數，具有良好的性能。將NMD-TM算法應用於Swish函數可能會帶來更好的收斂性和性能，特別是在複雜的數據集上。
在推廣過程中，需對算法的收斂性和穩定性進行詳細分析，以確保在不同激活函數下的有效性。