fawnote https://blog.hatena.ne.jp/fawnote/ fawnote https://fawnote.hatenadiary.org/ AI http://staff.aist.go.jp/tohru-nitta/jCNN.html （１） 情報の表現 入力信号と出力信号が複素数（２次元）であるため，複素数で表現された信号は もとより，２次元情報を自然に表現することができます。 （２） 学習特性 階層型の複素ニューラルネットワークの学習速度は，実ニューラルネットワーク に比べて ２〜３倍速く，しかも必要とするパラメータ（重みと閾値）の総 数が約半分で済みます（複素逆誤差伝播学習アルゴリズム（複素ＢＰ）を使用し た場合）。) バックプロぱげーしょんってローカルミニマムに落ちるというけど、ローカルミニマムを回避するのにもう一つの結果と突… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ffawnote.hatenadiary.org%2Fentry%2F20071207%2F1196988684" title=" 複素ニューラルネットワーク - fawnote" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2007-12-07 09:51:24 rich https://fawnote.hatenadiary.org/entry/20071207/1196988684 1.0 100%