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复数值前向神经网络的优化算法研究与设计的任务书
任务书
一、任务背景
随着机器学习领域的不断发展，深度学习已经成为了计算机领域的重要研究方向，其中前向神经网络以其良好的性能和广泛的应用领域成为了深度学习领域中的一个重要分支。前向神经网络常用于分类、回归等任务中，尤其在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的成功。然而，目前前向神经网络在处理复数值数据时的效果并不理想，需要更加有效的算法来处理这类问题。
二、任务目的
本项目旨在研究和设计适用于复数值前向神经网络的优化算法。具体包括以下几个方面：
1.深入研究复数值前向神经网络的原理和问题，探讨复数值前向神经网络与实数值前向神经网络的区别。
2.针对复数值前向神经网络存在的问题，寻找并改进相关的优化算法，设计适合于复数值前向神经网络的优化算法。
3.实现并测试所设计的优化算法，比较所优化的复数值前向神经网络与传统的复数值前向神经网络的性能，验证所设计算法的有效性。
三、任务内容
1.了解前向神经网络的基本原理和工作方式，掌握前向神经网络的调参技巧和训练方法。
2.研究复数值前向神经网络的原理和问题，并对其进行建模和分析，从而找到其优化的方向。
3.分析现有的相关算法及其在复数值前向神经网络中的应用效果，针对其不足之处进行优化。
4.设计和实现适合于复数值前向神经网络的优化算法，并进行性能验证，对所得结果进行比较和分析。
5.根据实验结果进行优化算法的调整和改进，不断提升其在复数值前向神经网络中的应用效果和性能表现。
四、研究方法
1.文献调研法：对前向神经网络、复数值前向神经网络、优化算法等相关领域的研究进行全面深入的调研和分析，了解现有的研究方法和技术，并根据需求寻找并学习前沿的研究成果。
2.实验方法：根据研究目的设计和实现优化算法，并通过对比实验、性能测试、参数分析等方法来验证算法的可行性和效果，进一步完善和优化算法的设计。
五、预期成果
1.针对复数值前向神经网络的优化算法，包括研究报告和相关计算机程序的实现代码。
2.结论：比较使用所设计优化算法和传统算法所得到的结果，分析并总结算法的优缺点和实际应用情况。
3.对设计算法的更进一步的改进方向的建议和思考。
六、任务计划
1.前期准备（1周）
2.文献调研（2周）
3.算法研究及设计（3周）
4.算法实现与测试（3周）
5.结论撰写及提交（1周）
七、参考文献
1.Meretyk,S.&Stefański,A.(2019).Complex-valuedneuralnetworksandtheirapplications.NeuralNetworks,116:283-312.
2.Yang,Y.,Yuan,Y.,&Feng,Y.(2020).Acomplex-valuedneuralnetworkapproachforpredictionoftimeserieswithmissingfrequencycomponents.NeuralNetworks,124,36-43.
3.Dong,C.,Liu,Z.,Lu,Y.,Sun,X.,&Zhao,J.(2018).Complex-valuedresidualneuralnetworkforspectrumsensing.IEEEAccess,6,4956-4966.
4.Gubran,H.,Zhou,M.,&Yan,Y.(2021).Asurveyofcomplex-valuedneuralnetworks:Models,algorithms,andapplications.InformationFusion,72,200-218.