拿乙個簡單的三層bp神經網路來說好了，假設每層神經元數量分別為n1，n2，n3。
拿乙個樣本（n1 * 1）進行前饋計算，那麼就要進行兩次矩陣運算，兩次矩陣乘法（實際上是向量和矩陣相乘）分別要進行n1 * n2 和 n2 * n3次計算，
由於輸入層和最終輸出層結點數量(n1和n3)是確定的，所以可以視為常量，中間的隱藏層n2可以由自己設定。
所以對乙個樣本的前饋計算時間複雜度應該是o(n1 * n2 + n2 * n3) = o(n2)。
反向傳播時時間複雜度和前饋計算相同，假設總共有m個訓練樣本，每個樣本只訓練一次，那麼訓練乙個神經網路的時間複雜度應該是o(m*n2)。
同樣的，如果是對乙個樣本進行**，那麼時間複雜度應該是o(n2)。
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