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复数神经网络 ---- 理论与分析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
复杂值神经网络（CVNNs）涵盖了不同结构和分类，解释了复杂激活函数、复杂可微性和CVNN输出层的特殊激活。讨论了CVNN学习和优化的算法，以及复杂反向传播和构建CVNN模型的特殊模块。强调了用于CVNN实现的库和软件模块，并讨论了未来的发展方向。
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关键要点
- 复杂值神经网络（CVNNs）涵盖波状信息和频域处理的不同结构和分类。
- 解释复杂激活函数、复杂可微性及CVNN输出层的特殊激活。
- 讨论基于梯度和非梯度的算法用于CVNN学习和优化。
- 通过Wirtinger微积分术语解释复杂反向传播的复杂链规则。
- 介绍用于构建CVNN模型的特殊模块，如复杂批归一化和复杂随机初始化。
- 强调用于CVNN实现的库和软件模块。
- 讨论CVNN的未来发展方向。
