文章 "神经网络变得轻松（第五部分）：OpenCL 中的多线程计算" 新评论 MetaQuotes 2021.01.28 08:18 新文章 神经网络变得轻松（第五部分）：OpenCL 中的多线程计算已发布： 我们早前已经讨论过某些类型的神经网络实现。 在所研究的网络中，每个神经元都重复相同的操作。 逻辑上进一步应利用现代技术提供的多线程计算功能来加快神经网络学习过程。 本文介绍了一种可能的实现方式。 我们已选择了该技术。 现在，我们需要决定将计算部分拆分为线程的过程。 您还记得完全连接感知器算法吗？ 信号顺序从输入层转至隐藏层，然后转至输出层。 没必要为每个层分配线程，因为计算必须按顺序执行。 直到收到来自上一层的结果之后，该层才能开始计算。 一层中独立神经元的计算不依赖该层中其他神经元的计算结果。 这意味着我们可为每个神经元分配单独的线程，并发送一整层的所有神经元进行并行计算。 深入到一个神经元的运算，我们可以研究把计算输入值与权重系数的乘积并行化的可能性。 不过，结果值的进一步求和，以及计算激活函数的数值被合并到一个线程当中。 我决定利用 vector 函数在单个 OpenCL 内核中实现这些操作。 类似的方法也用来拆分反馈线程。 其实现如下所示。 作者：Dmitriy Gizlyk 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
新文章 神经网络变得轻松（第五部分）：OpenCL 中的多线程计算已发布：
我们早前已经讨论过某些类型的神经网络实现。 在所研究的网络中，每个神经元都重复相同的操作。 逻辑上进一步应利用现代技术提供的多线程计算功能来加快神经网络学习过程。 本文介绍了一种可能的实现方式。
我们已选择了该技术。 现在，我们需要决定将计算部分拆分为线程的过程。 您还记得完全连接感知器算法吗？ 信号顺序从输入层转至隐藏层，然后转至输出层。 没必要为每个层分配线程，因为计算必须按顺序执行。 直到收到来自上一层的结果之后，该层才能开始计算。 一层中独立神经元的计算不依赖该层中其他神经元的计算结果。 这意味着我们可为每个神经元分配单独的线程，并发送一整层的所有神经元进行并行计算。
深入到一个神经元的运算，我们可以研究把计算输入值与权重系数的乘积并行化的可能性。 不过，结果值的进一步求和，以及计算激活函数的数值被合并到一个线程当中。 我决定利用 vector 函数在单个 OpenCL 内核中实现这些操作。
类似的方法也用来拆分反馈线程。 其实现如下所示。
作者：Dmitriy Gizlyk