複雑な値のニューラルネットワークの利点は何ですか？

調査中、私は「複雑な値のニューラルネットワーク」に出会いました。これは、複雑な値の入力（おそらく重みも）で機能するニューラルネットワークです。この種類のニューラルネットワークの、実数値のニューラルネットワークと比較した場合の利点（または単にアプリケーション）は何ですか？

この論文によれば、複雑な値のANN（C-ANN）は、XORや対称検出などの問題を、実際のANNよりも少ない層数で解決できます（これらの両方で、2層のC-ANNで十分ですが、3層R-ANNが必要です）。

この結果が実際にどの程度有用であるか（たとえば、実際に適切なトポロジを見つけやすくするかどうか）については未解決の問題であると考えています。現在、C-ANNの主な実用的な利点は、C-ANNがより近いモデルである場合です。問題のあるドメイン。

アプリケーション領域は、光学、信号処理/ FFT、電気工学などで複雑な値が自然に発生する場所です。