深度复数技术开源代码汇总

1 引言

复数的深度学习首次在2018年提出Deep Complex Networks (ICLR 2018) 复数的应用非常广泛，比如在音频处理、信号处理、核磁共振信息处理都涉及到复数技术 作者首次开源了复数处理技术的代码，并提出了卷积神经网络的复数处理技术，后者也有人陆续提出LSTM 的复数处理。接下来估计还会在提出以下方面的复数技术

• class complex_Conv3D
• class complex_Conv3DTranspose
• class complex_Transformer

2 开源源码 2.1 使用DeepComplex的所有源码汇总

【Paper with code】https://paperswithcode.com/paper/deep-complex-networks

2.2 实现复数技术扩展的工具箱

• 复数激活函数 • 复数张量的属性 • 复数张量的操作 • 。。。 https://github.com/ypeleg/komplex

2.3 实现复数CNN的源码

【pytorch实现】https://github.com/litcoderr/ComplexCNN 【Tensorflow2实现】https://github.com/Doyosae/Deep_Complex_Networks 【Keras实现】https://github.com/JesperDramsch/keras-complex

2.4 实现复数LSTM的源码

【Pytorch实现】https://github.com/huyanxin/DeepComplexCRN