请介绍复数卷积神经网络的Python实现步骤，并使用MNIST数据集对比其性能与传统实数神经网络。

要实现复数卷积神经网络并通过MNIST数据集评估其性能，首先需要理解复数在深度学习中的作用和它如何提高模型的性能。接下来，可以通过Python编程语言，利用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch，实现复数卷积、池化、激活函数、全连接层和Dropout等操作。实际操作步骤包括：

参考资源链接：[复数卷积神经网络的Python实现与性能对比](https://wenku.csdn.net/doc/4ordjwfcmc?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 导入必要的库和MNIST数据集。
2. 构建复数卷积神经网络结构，包含复数卷积层、复数池化层、复数激活函数和复数Dropout。
3. 编译和训练网络，使用MNIST数据集进行训练和验证。
4. 测试网络在MNIST测试集上的性能，并与实数神经网络的性能进行对比。

在《复数卷积神经网络的Python实现与性能对比》中，你可以找到如何操作的详细指南和具体代码实现，这将有助于你深入理解复数网络的工作原理及其在实际应用中的表现。同时，由于复数网络能够捕捉相位信息，它在处理某些类型的数据（如音频和电磁信号）时可能表现得更好。通过这个实战项目，你可以探索复数神经网络的潜力，并理解它在复杂信号处理上的优势。完成项目后，为了进一步提升你的深度学习技能，你可以深入研究其他高级主题，例如深度学习的优化算法、模型正则化方法以及如何在更大的数据集上训练和部署模型。

参考资源链接：[复数卷积神经网络的Python实现与性能对比](https://wenku.csdn.net/doc/4ordjwfcmc?spm=1055.2569.3001.10343)