Здравствуйте, BUran, Вы писали:
BU>Обученная нейронная сеть обратного распространения при распознавании одного образа каждый нейрон запускает один раз за сравнение. При этом каждый нейрон обшаривает все приходящие (или исходящие) связи... Итого N*E*C1+N*C2, где N — нейронов, E-среднее число связей, C1 — время на расчет нейрона, C2 — время на обсчет связей.
BU>И на обратном пути чуть побольше, если сеть продолжает обучаться (другие C1 и C2).
То есть, насколько я понимаю, трудоёмкость можно считать порядка O(N^2), N — число нейронов, поскольку N*E*C1 при наличии полного графа связей, то есть для наихудшего случая, превратится в N*(N-1)*C1 , а это уже почти квадрат и есть. Или я не прав?
