LSTM的计算复杂度计算公式

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的循环神经网络（RNN）架构，用于处理序列数据。LSTM的计算复杂度可以通过以下公式计算：

总参数量 = 输入维度 × 隐藏层维度 × 4 + 隐藏层维度 × 隐藏层维度 × 4

其中，输入维度是输入数据的特征维度，隐藏层维度是LSTM中隐藏状态的维度。LSTM的计算复杂度主要取决于参数量，因为每个参数都需要进行计算和更新。