主要深度学习算法的计算复杂度主要有:
一、反向传播算法
反向传播算法是深度学习中最基本的优化算法。
它的计算复杂度为O(n), 这里n是网络层数。
二、线性回归
Linear Regression 的计算复杂度为 O(n^2), 这里 n 是特征数量。
三、逻辑回归
Logistic Regression 在每个迭代中需要计算 Hessian 矩阵,计算复杂度为O(n^2), 其中 n 是特征数量。
四、决策树
决策树的计算复杂度为 O(nlogn), 这里 n 是样本数量。
五、SVM
Support Vector Machine 的计算复杂度为 O(n^3), 这里 n 是样本数量。
六、 CNN
卷积神经网络的计算复杂度通常和网络参数量呈线性相关。
七、RNN
递归神经网络的计算复杂度通常为 O(Tn^2), 这里 T 是序列长度,n 是隐藏单元个数。
总的来说,主要算法的计算复杂度分别为:
- 反向传播算法:O(n)
- 线性回归: O(n^2)
- 逻辑回归: O(n^2)
- 决策树:O(nlogn)
- SVM:O(n^3)
- CNN:线性相关网络参数
- RNN:O(Tn^2)
不同算法的计算复杂度:
- 是衡量算法运行效率和计算负荷的重要指标
- 影响算法在巨大数据下的扩展性
- 帮助选择复杂度更低的算法