Во время моего исследования я наткнулся на «комплексные нейронные сети», которые являются нейронными сетями, которые работают со комплексными входными данными (возможно, также с весами). Каковы преимущества (или просто приложения) этого типа нейронной сети по сравнению с реальными нейронными сетями?
Ответы:
Согласно этой статье , комплексные ANN (C-ANN) могут решать такие проблемы, как XOR и обнаружение симметрии с меньшим числом слоев, чем у реальных ANN (для обоих из них достаточно двухслойного C-ANN, тогда как трехслойный R-ANN требуется).
Я считаю, что до сих пор остается открытым вопрос о том, насколько полезен этот результат на практике (например, облегчает ли он нахождение правильной топологии), поэтому в настоящее время ключевое практическое преимущество C-ANN заключается в том, что они являются более близкой моделью для проблемная область.
Прикладные области - это то, где сложные значения возникают естественным образом, например, в оптике, обработке сигналов / БПФ или электротехнике.