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Cognitive Neurodynamics
Erschienen in: Cognitive Neurodynamics 3/2014

01.06.2014 | Brief Communication

Convergence analysis of fully complex backpropagation algorithm based on Wirtinger calculus

verfasst von: Huisheng Zhang, Xiaodong Liu, Dongpo Xu, Ying Zhang

Erschienen in: Cognitive Neurodynamics | Ausgabe 3/2014

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Abstract

This paper considers the fully complex backpropagation algorithm (FCBPA) for training the fully complex-valued neural networks. We prove both the weak convergence and strong convergence of FCBPA under mild conditions. The decreasing monotonicity of the error functions during the training process is also obtained. The derivation and analysis of the algorithm are under the framework of Wirtinger calculus, which greatly reduces the description complexity. The theoretical results are substantiated by a simulation example.
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Metadaten
Titel
Convergence analysis of fully complex backpropagation algorithm based on Wirtinger calculus
verfasst von
Huisheng Zhang
Xiaodong Liu
Dongpo Xu
Ying Zhang
Publikationsdatum
01.06.2014
Verlag
Springer Netherlands
Erschienen in
Cognitive Neurodynamics / Ausgabe 3/2014
Print ISSN: 1871-4080
Elektronische ISSN: 1871-4099
DOI
https://doi.org/10.1007/s11571-013-9276-7

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