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多くのニューラルネットワークでは活性化関数としてシグモイド関数などが利用されている．これらは単調増加関数で，段階関数を含めた全ての関数が振動的ではなく，単層での線形結合では任意関数の近似は不可能である．
一方，ウェーブレットネットワークでは振動的な形状であるマザーウェーブレットが使用される．ウェーブレットネットワークとニューラルネットワークとの根本的な違いは，この活性化関数の違いにあり，この違いがウェーブレットネットワークの様々な特徴を生み出している．これらの特徴と，それによる影響を以下に整理する．