Quais são as vantagens de redes neurais de valor complexo?
Durante minha pesquisa, deparei-me com "redes neurais de valor complexo", que são redes neurais que funcionam com entradas de valor complexo (provavelmente pesos também). Quais são as vantagens (ou simplesmente as aplicações) desse tipo de rede neural sobre redes neurais de valor real?
De acordo com este artigo , RNAs de valor complexo (C-RNAs) podem resolver problemas como XOR e detecção de simetria com um número menor de camadas do que as RNAs reais (para ambas, basta uma C-RNA de 2 camadas, enquanto uma camada de 3 camadas R-ANN é necessário).
Eu acredito que ainda é uma questão em aberto sobre a utilidade desse resultado na prática (por exemplo, se ele realmente facilita a localização da topologia correta); portanto, atualmente a principal vantagem prática dos C-ANNs é quando eles são um modelo mais próximo para o domínio do problema.
As áreas de aplicação são onde valores complexos surgem naturalmente, por exemplo, em óptica, processamento de sinal / FFT ou engenharia elétrica.
O que impede aplicações em domínios em que valores complexos não surgem "naturalmente"?
— Dynrepsys 04/08/19
@dynrepsys Que eu saiba, nada, apesar de ter entradas complexas em um domínio com valor real pareceria uma escolha estranha de design.
Eles poderiam ser usados ​​em pesos sem serem usados ​​como entradas?
@dynrepsys Eu acredito que sim.
Apenas uma observação lateral: a implementação de pesos e ativações com valor complexo é que certas plataformas e idiomas podem ser difíceis, pois muitos não têm suporte para tipos de dados com valor complexo. Em alguns, como C #, VB.net, T-SQL e outros com os quais estou familiarizado, várias soluções alternativas estão disponíveis, como o uso de estruturas, classes e tipos definidos pelo usuário (UDTs), mas geralmente não é o mesmo que ter construído no suporte ao tipo de dados. Pessoalmente, achei mais fácil modelar pesos e ativações complexos usando simplesmente dois (ou mais) tipos de dados com valor real, um para cada eixo. YMMV, porém, dependendo da aplicação ...