Das Buch "Complex-Valued Neural Networks with Multi-Valued Neurons" von Igor Aizenberg bietet eine umfassende Untersuchung der Theorie und Anwendungen von Multi-Valued Neuronen (MVN). MVNs sind komplexwertige Neuronen, deren Eingaben und Ausgaben auf dem Einheitskreis liegen. Sie zeichnen sich durch eine Aktivierungsfunktion aus, die nur von der Phase der gewichteten Summe abhängt. Diese Neuronen ermöglichen eine effektive Lernmethode, die auf einer fehlerkorrigierenden Regel basiert und keine Ableitungen benötigt. Das Buch behandelt die Fähigkeit von MVNs, nicht-linear trennbare Probleme zu lernen, wie beispielsweise das XOR-Problem. Darüber hinaus wird die Anwendung von MVNs in mehrschichtigen neuronalen Netzwerken (MLMVN) erläutert, die eine überlegene Lerngeschwindigkeit und Generalisierungsfähigkeit aufweisen. Die vorgestellten Konzepte und Techniken sind sowohl für theoretische als auch praktische Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens von Bedeutung.