神经网络的复杂度计算

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分类专栏： 复杂度 深度学习 机器视觉 文章标签： 神经网络 算法 深度学习 人工智能 矩阵
于 2021-06-26 16:25:38 首次发布
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本文探讨了神经网络中矩阵乘法的时间复杂度，详细解析了前馈传递和反向传播算法在具有四层的多层感知器（MLP）中的计算复杂度。通过例子展示了前向传播的时间复杂度为O(t*(ij+jk+kl))，反向传播与前馈传播相同。总结指出，总的时间复杂度为O(nt*(ij+jk+kl))，其中n是迭代次数。

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神经网络的复杂度计算

矩阵乘法的时间复杂度

M i j ∗ M j k M_{ij} * M_{jk} M

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