请问如果想搭建一个输入输出都是复数序列的神经网络 我可不可以把一个复数特征拆实部和虚部分别单独拿出来作为实数特征输入神经网络输出的也都是实数然后再组合成复数 这样相当于把复神经网络当成普通神经网络来训练了这样效果会变差吗 可行吗
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- Taylor 淡定哥 2023-02-28 02:54关注
可以将输入为复数序列的神经网络转换为接受实数特征的神经网络,将复数序列的实部和虚部分别拆分为两个实数特征输入神经网络。在训练期间,网络会学习到如何将这两个实数特征组合成复数,从而可以得到复数序列的输出结果。
这种方法的可行性和效果取决于你要解决的问题和使用的神经网络架构。对于某些问题,这种转换可能会导致信息损失,从而降低神经网络的性能。如果你想训练一个接受实数特征的神经网络,建议使用实数数值的损失函数,例如均方误差或交叉熵损失。在训练时,你需要将实数输出转换为复数输出,例如通过将实数输出分别作为复数的实部和虚部来重构复数输出。
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