matlab自定义复数神经网络的详细代码

在MATLAB中创建自定义的复数神经网络通常涉及到定义网络结构、初始化权重、前向传播和反向传播等步骤。由于复杂的代码会很长，这里提供一个简化的例子，展示如何创建一个简单的单层感知器作为起点。对于完整的复数神经网络，你可能需要使用`repmat`和`complex`函数处理复数数据。

% 导入所需库
if ~ispc && ismac
    % 如果是MacOS，使用GPU加速
    if canUse('gpu')
        addpath(genpath(fullfile(matlabroot,'toolbox','nnet')));
    end
end

% 定义复数神经元
classdef ComplexNeuron < nnet.neuron.Neuron %#codegen
    properties (Access = public)
        weights; % 复数权重
    end
    
    methods
        function obj = ComplexNeuron(inputSize, outputSize)
            % 初始化复数权重
            obj.weights = complex(randn(outputSize, inputSize), randn(outputSize, inputSize));
        end
        
        % 前向传播
        function [output] = forward(obj, X)
            % 使用复数计算
            Z = X * obj.weights';
            output = real(exp(Z)); % 使用实部作为输出
        end
    end
end

% 创建复数感知器
inputSize = 2;
outputSize = 1;
neuron = ComplexNeuron(inputSize, outputSize);

% 假设有一个复数输入X
X_complex = complex(rand(inputSize, 1));

% 执行前向传播
output = neuron.forward(X_complex);

这只是一个基础的例子，实际的复杂神经网络可能包含多个隐藏层、激活函数和其他特性。要构建一个完整的网络，你需要将这些神经元连接起来形成一个网络结构，并实现训练循环，包括损失函数计算和优化算法。