向量化廣義Hebb算法

我有這個代碼運行速度非常慢。有人可以幫我矢量化它。向量化廣義Hebb算法

for ii=1:K, 
    y=w*x(ii,:)'; % y is N by 1 
    u=zeros(N,M); 
    disp(num2str(ii)); 
    for jj=1:N, 
     u(jj,:)=y(jj)*(x(ii,:)-y(1:jj)'*w(1:jj,:)); 
    end 
    wold=w; 
    w=wold+eta*u; % updated weight matrix 
end

內循環花費的時間最多。該代碼用於廣義hebb算法。

輸入尺寸：

M=153600; 
K=5000; 
N=400; 
eta=0.004; 

size(w)=5000x153600 
size(x)=400x153600

來源

2015-10-18 Abhishek Bhatia

可以殺內環得到u與bsxfun -

yN = y(1:N); 
u = bsxfun(@times,yN,bsxfun(@minus,x(ii,:),cumsum(bsxfun(@times,w(1:N,:),yN))))

對於外循環，由於與迭代之間的數據依賴性在w上的更新，可能很難對其進行矢量化。

來源

2015-10-18 14:10:41 Divakar

感謝您的回答！這大大減少了時間。雖然它似乎有點慢（一次迭代274.285267秒）。你認爲改變：'wold = w; w = wold + eta * u;'到'w = w + eta * u'會有所幫助。 –

@AhishekBhatia是的！這應該有很大的幫助。你說它在274秒慢，那麼矢量化之前的運行時間是多少？ – Divakar

我之前沒有測量過它，但如果不是更多，它會提高3倍左右。你有什麼改進建議嗎？我把它改成了'w = w + eta * bsxfun（@ times，w * x（ii，:)'，x - cumsum（bsxfun（@ times，w，w * x（ii ,: ）'），1））;'。可讀性對我來說並不重要。 –

向量化廣義Hebb算法

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