本书深入探讨了四元数神经网络在表情识别任务中的突破性应用。与传统神经网络模型相比，四元数神经网络在处理复杂情感信息时展现出了更强特征分析能力和更低计算量的双重优势。书中内容主要展现这一前沿技术在特征表示、数据融合和信息处理上的巨大潜力，以及如何在表情识别任务中显著提升精度与效率。本书所有的内容都充分结合理论分析与实证研究，详尽阐述了四元数神经网络的架构设计与实验效果，同时探讨了该技术在课堂教学和投资消费场景的适用性。最后，通过实际案例展现了四元数神经网络在模型性能提升与复杂数据处理方面的卓越成就。本书不仅是理论与实践的结合，更是四元数神经网络领域的重要研究进展，相信书中内容必将为研究者和工程师提供丰富的参考资料与实践指导，激发更多新的研究灵感。
周宇，男，1993年生，博士，中南财经政法大学教师，硕士生导师。2018年硕士毕业于华中科技大学光电国家实验室，2022年博士毕业于华中科技大学计算机应用技术专业，2021-2022年于新加坡南洋理工大学电子电气学院进行学术访问。现主要研究方向为人工智能、深度学习、计算机视觉、图像处理以及人脸表情识别等，已主持教育部人文社会科学研究青年基金项目“基于多人物表情自动识别的课堂教学评价研究”、中南财经政法大学中央高校基本科研业务费专项资金项目“面向投资者与消费者交易兴趣的表情分析技术研究”，参与国家社会科学基金项目“数字赋能时代司法证明中的数字正义问题研究”和武汉市科技重大专项“卡脖子”技术攻关项目等。共发表高水平学术论文20余篇，并担任多个国内外权威期刊的审稿人。
