12、神经网络计算的并行与优化技术

神经网络计算的并行与优化技术

在神经网络的计算领域，有多种技术可以提升计算效率和性能，下面将详细介绍自适应噪声消除、并行与GPU计算、速度和内存优化以及多层训练速度和内存等方面的内容。

1. 自适应噪声消除

自适应噪声消除通常比传统滤波器效果更好。它通过从信号中减去噪声，而非直接过滤信号中的噪声。例如，可尝试使用 demolin8 进行自适应噪声消除的示例操作。

在自适应系统中，可能会使用多个神经元，此时需要一些额外的表示方法。可以使用带有S个线性神经元的抽头延迟线，也可以用缩写形式表示该网络。若想展示抽头延迟线的更多细节，且延迟数量不多时，可采用特定的表示法。抽头延迟线会将当前信号、前一个信号以及更早延迟的信号发送到权重矩阵，延迟值可按需省略，但需按从上到下的顺序递增排列。

2. 并行与GPU计算

2.1 并行模式

神经网络本质上是并行算法，多核CPU、图形处理单元（GPU）以及具有多个CPU和GPU的计算机集群都可利用这种并行性。当并行计算工具箱与神经网络工具箱结合使用时，能让神经网络的训练和模拟利用各种并行模式。

例如，标准的单线程训练和模拟会话代码如下：

[x,t] = house_dataset; 
net1 = feedforwardnet(10); 
net2 = train(net1,x,t); 
y = net2(x);

在这个会话中，可并行化的两个步骤是 train 调用和隐式的 s