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01.06.2014 | Brief Communication | Ausgabe 3/2014

Cognitive Neurodynamics 3/2014

Convergence analysis of fully complex backpropagation algorithm based on Wirtinger calculus

Zeitschrift:
Cognitive Neurodynamics > Ausgabe 3/2014
Autoren:
Huisheng Zhang, Xiaodong Liu, Dongpo Xu, Ying Zhang

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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