基于复杂网络理论的深度神经网络：一种观点

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通过复杂网络理论和统计物理结合，此研究工作扩展了现有的复杂网络度量指标，从纯拓扑分析转变为与深度学习可解释性相关的分析方法，提供了探究深度神经网络的物理根源，超越传统的输入 - 输出关系和复杂网络拓扑分析。

复杂值神经网络（CVNNs）涵盖了波状信息和频域处理的不同结构和分类，并讨论了相关的激活函数和学习优化算法。介绍了构建CVNN模型的特殊模块和软件模块，并讨论了未来的发展方向。