복소수 신경망의 장점은 무엇입니까?

연구 중에 저는 복잡한 값을 가진 입력 (아마도 가중치)으로 작동하는 신경망 인 "복합 값 신경망"에 대해 우연히 발견했습니다. 실제 신경망에 비해 이런 종류의 신경망의 장점은 무엇입니까?

이 백서 에 따르면 C-ANN (복합 값 ANN)은 실제 ANN보다 적은 수의 레이어로 XOR 및 대칭 감지와 같은 문제를 해결할 수 있습니다 (이 두 레이어 모두 C-ANN이면 충분하지만 3 레이어). R-ANN이 필요합니다).

나는이 결과가 실제로 얼마나 유용한 지에 관해 여전히 의문의 여지가 있다고 믿는다 (예를 들어, 실제로 올바른 토폴로지를 찾는 것이 더 쉬운 지 여부). 현재 C-ANN의 실질적인 장점은 그들이 더 가까운 모델 일 때이다 문제 도메인.

응용 분야는 광학, 신호 처리 / FFT 또는 전기 공학과 같이 복잡한 값이 자연스럽게 발생하는 곳입니다.