Abstract-I detta papper, den naturliga gradient nedstigningsmetoden för flera lager stokastiska komplexa-värderade neurala nätverk beaktas, och den naturliga gradienten ges för en enda stokastisk komplex-värderad neuron som exempel. Eftersom utrymmet för de inlärbara parametrarna för stokastiska komplexa-värderade neurala nätverk inte är Euclidean utrymme men en böjd grenrör, den komplexa-värderade naturliga gradient metoden förväntas att uppvisa utmärkt lärande prestanda.
Nitta REF, utvecklade den naturliga lutning nedstigningsmetoden för flera lager stokastiska komplex-värderade neurala nätverk, och härledde den naturliga lutningen för en enda stokastisk komplex-värderad neuron.
Natural Gradient Descent for Training Stochastic Complex-Valued Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}