このカスタムレイヤーをKerasで構築するにはどうすればよいですか？

複素数をサポートするNNを構築しています。現在、複雑なアクティベーションに取り組んでいます。Benjioの論文によると、これは良いものです。

ここで、bは学習するトレーニング可能なパラメーターです。そのため、このアクティベーションを行うための特別なレイヤーを構築しています。私はKerasを初めて使用し、すでに立ち往生しています。以下でこのコードを作成しましたが、ビルド関数でエラーが発生します。何が起こっているのかわかりません。テンプレートをコピーしようとしました。助けてください。

class modrelu(Layer):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(modrelu, self).__init__(**kwargs)

    def build(self):
        self.b= K.variable(value=np.random.rand()-0.5, dtype='float64')
        super(modrelu, self).build()  # Be sure to call this at the end

    def call(self, x):
        assert isinstance(x, list)
        ip_r, ip_i = x
        comp= tf.complex(ip_r, ip_i ) 
        ABS= tf.math.abs(comp)
        ANG= tf.math.angle(comp)

        ABS= K.relu( self.b + ABS) 

        op_r=  ABS * K.sin(angle) #K.dot ??
        op_i= ABS * K.cos(angle)
        return [op_r, op_i]

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        assert isinstance(input_shape, list)
        shape_a, shape_b = input_shape
        return [shape_a, shape_b]

私のコードへのコメント：初期化では何も追加しませんでした。インスタンス化されたときに入力を受け取らないアクティベーションレイヤーであるためです。

buildメソッドで、bを追加しようとしました。self.add_weightメソッドを使用する必要があるかどうかわかりません。理想的には、入力の次元と同じ数のbが必要です。

この呼び出しメソッドでは、私が何をしているのかかなり確信しています。簡単です。関数を実装しただけです。

最後のcompute_output_shapeは、テンプレートをコピーして貼り付けました。出力は入力と同じである必要があります。これは単なるアクティベーションレイヤーであるためです。

最後に、その価値の誤り、私はそれがナンセンスであることを知っています

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-3101a9226da5> in <module>
      1 a=K.variable(np.array([1,2]))
      2 b=K.variable(np.array([3,4]))
----> 3 act([a,b])

~\AppData\Local\conda\conda\envs\python36\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py in __call__(self, inputs, **kwargs)
    429                                          'You can build it manually via: '
    430                                          '`layer.build(batch_input_shape)`')
--> 431                 self.build(unpack_singleton(input_shapes))
    432                 self.built = True
    433 

TypeError: build() takes 1 positional argument but 2 were given