# CNN-based-on-Complex-Number
基于复数的卷积神经网络
复现论文“Deep Complex Network”部分代码,论文地址:https://arxiv.org/abs/1705.09792
三层(3*3复数卷积+复数池化+复数激活函数),两层(复数全连接+复数Dropout)
在MNIST数据集对比实数网络与复数网络的性能。
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基于复数的卷积神经网络:复数卷积、复数池化、复数激活函数、复数全连接等python源码(含详细注释)
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2024-01-23
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<项目介绍> 基于复数的卷积神经网络 复现论文“Deep Complex Network”部分代码,论文地址:https: 三层(3*3复数卷积+复数池化+复数激活函数),两层(复数全连接+复数Dropout) 在MNIST数据集对比实数网络与复数网络的性能。 - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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test_complex.py 1KB
backward.py 2KB
network.py 8KB
mnist.py 745B
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资源评论
- lalalalala_lal2024-04-17感谢资源主的分享,很值得参考学习,资源价值较高,支持!
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