每个复数，输入或输出模式的组件都是相关联的 分别与MLP输入或输出层的两个相邻神经元，其实部分配给该对的左神经元，其虚部分配给右侧神经元。
1）“它的真实部分分配给该对的左神经元及其虚部到右边是什么意思”是什么意思？
2）如何处理复数作为神经网络的输入，如何训练？我还在使用完全连接的神经网络吗？
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您的输入是一个复数N =（r，i），其中r =实部，i =虚部。
Input layer with 2 nodes: (r,i)
Hidden layer: Specifics (size) unknown from your text. Try size 2-4
Output layer with 2 nodes: (r,i)
您输入一个复数，您会得到一个复数作为输出。 训练和往常一样。网络简单地近似于复数空间内的函数。复数简单地被视为输入的两个不同的数字。这里没什么特别的。只是一个输入图层大小为2的神经网络。
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示例：
a + bi被输入到网络。
- ＆GT;输入节点1接收：a，输入节点2接收：b
- ＆GT;输出节点1给出：f（a），输出节点2给出：f（b）