前向传播算法的计算复杂度

根据引用中的描述，DNN前向传播算法的计算复杂度主要取决于神经网络的深度和每层神经元的数量。具体来说，假设神经网络有L层，每层有n个神经元，则前向传播算法的计算复杂度为O(L*n^2)。其中，n^2是因为每个神经元都需要与上一层的所有神经元进行连接，因此需要进行n^2次乘法和加法运算。而L*n则是因为每层有n个神经元，需要对每个神经元进行一次乘法和加法运算。因此，随着神经网络的深度和每层神经元的数量增加，前向传播算法的计算复杂度也会呈指数级增长。