比宾·库马尔·特里帕蒂 高维神经计算。增长、评估和应用。 （英语） Zbl 1314.68007号 计算智能研究571.新德里：施普林格出版社（ISBN 978-81-322-2073-2/hbk；978-81-222-2074-9/电子书）。xix，165页。(2015). 第一章简要讨论了高维神经网络。它们被定义为处理复（虚）、四元数或八元数值信息。在复值神经网络中，输入、权重和输出用复数表示。例如，此类神经网络可用于表示二维信号。经验实验表明，复值神经网络收敛速度较快。首先介绍了实值激活函数在复域中的扩展，然后给出了复域中误差函数的定义。提出了一种改进的反向传播算法。然后引入高阶神经元。由于复数、四元数和八元数具有偶数维，因此它们的输出是一个具有奇数维的向量。最后，介绍了基于希尔伯特变换的复合PCA和ICA。通过人脸识别的例子描述了实验。本书由七章组成，各章结构与文章相似，未提供索引。这本书快速简单地介绍了基于复杂神经网络的领域。审核人：安德烈亚斯·维切特（萨尔沃港） MSC公司： 68-02 与计算机科学有关的研究展览会（专著、调查文章） 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68吨10 模式识别、语音识别 关键词：神经网络;PCA公司;ICA公司;复数;四元数;人脸识别 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛B.K.Tripathi｝，高维神经计算。成长、评估和应用。新德里：Springer（2015；Zbl 1314.68007） 全文： 内政部