Complex_Convolutional_Neural_Network_Architecture 该存储库进一步体现了我对一些著名的复杂卷积神经网络架构的实现。 这些模型是使用Tensorflow的Keras功能API从零开始开发的，这是一种创建比tf.keras.Sequential API更灵活的模型的方法。 功能性API可以处理具有非线性拓扑的模型，具有共享层的模型以及具有多个输入或输出的模型。 这种架构使神经网络可以学习深度模式（使用深度路径）和简单规则（通过短路径）。 开发型号清单 从分支悬空模型到深度卷积和点卷积的模型已经进行了实验。 我还实现了U-net，这是专门用于生物医学图像分割的独特体系结构。 最后，我制作了一个自定义的复杂模型，并在上进行了训练。 AlexNet-AlexNet是卷积神经网络的名称，它对机器学习领域产生了重大影响，特别是在将深度学习应用于机器视觉

很基础的介绍复信号处理的论文，通信与信号处理的很适用。

复信号和实信号频谱对比，适合信号处理初学者

复数向量计算

网上搜集的复变函数教程没有书签，自己加了书签。希望对同行有所帮助！

YOLO-complex预训练模型complex-yolov3，complex-yolov4

A First Course in Complex Analysis was written for a one-semester undergraduate course developed at Binghamton University (SUNY) and San Francisco State University, and has been adopted at several other institutions. For many of our students, Complex Analysis is their first rigorous analysis (if not mathematics) class they take, and this book reflect this very much. We tried to rely on as few concepts from real analysis as possible. In particular, series and sequences are treated from scratch, which has the (maybe disadvantageous) consequence that power series are introduced late in the course. The goal our book works toward is the Residue Theorem, including some nontraditional applications from both continuous and discrete mathematics.

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