反向传播理论应该适用于复数，它不会对所有数字都是实数做出任何假设。但是，大多数 NN 库无法使用它们进行计算。你的权重和偏见也需要很复杂。我不知道您是否可以合理地期望使用梯度下降来收敛 - 许多激活函数在使用复数计算时具有周期性输出和数值不稳定区域，这让我认为这将是有风险的。

最简单的做法是将每个复数在输入处拆分为其分量，表示为实数的二维向量 - 使用笛卡尔或极坐标方法。神经网络应该可以很好地处理像这样拆分特征。