神经网络并行运算matlab实现

以下是一个简单的神经网络并行运算的 MATLAB 代码示例：

% 定义神经网络模型
input_size = 784;
hidden_size = 128;
output_size = 10;

x = randn(input_size, 1);
y = randn(output_size, 1);

w1 = randn(hidden_size, input_size);
b1 = randn(hidden_size, 1);
h1 = max(0, w1 * x + b1);

w2 = randn(output_size, hidden_size);
b2 = randn(output_size, 1);
y_pred = w2 * h1 + b2;

% 定义损失函数和优化器
loss = sum((y - y_pred).^2);
optimizer = @(params) gradient_descent(params, x, y, hidden_size, output_size);

% 定义训练数据和标签
train_data = repmat(x', 1000, 1);
train_labels = repmat(y', 1000, 1);

% 在不同的工作节点上运行并行计算
parfor i = 1:4
    % 为每个工作节点创建一个神经网络模型
    w1_worker = randn(hidden_size, input_size);
    b1_worker = randn(hidden_size, 1);
    w2_worker = randn(output_size, hidden_size);
    b2_worker = randn(output_size, 1);

    params = {w1_worker, b1_worker, w2_worker, b2_worker};

    % 在当前工作节点上训练神经网络模型
    [params, loss] = fminunc(optimizer, params);

    % 将优化后的参数从当前工作节点发送回主节点
    send(params, i);
end

% 在主节点上合并所有工作节点的参数，并计算最终的预测结果
params_all = cell(4, 1);
for i = 1:4
    params_all{i} = receive(i);
end
params = merge_params(params_all);
y_pred_final = neural_network(params, x);

% 定义梯度下降函数
function [params, loss] = gradient_descent(params, x, y, hidden_size, output_size)
    w1 = reshape(params{1}, [hidden_size, size(x, 2)]);
    b1 = params{2};
    w2 = reshape(params{3}, [output_size, hidden_size]);
    b2 = params{4};

    h1 = max(0, w1 * x + b1);
    y_pred = w2 * h1 + b2;
    loss = sum((y - y_pred).^2);

    dw2 = 2 * (y_pred - y) * h1';
    db2 = 2 * (y_pred - y);
    dh1 = w2' * (2 * (y_pred - y));
    dh1(h1 <= 0) = 0;
    dw1 = dh1 * x';
    db1 = dh1;

    params{1} = reshape(w1 - 0.01 * dw1, [hidden_size * size(x, 2), 1]);
    params{2} = b1 - 0.01 * db1;
    params{3} = reshape(w2 - 0.01 * dw2, [output_size * hidden_size, 1]);
    params{4} = b2 - 0.01 * db2;
end

% 定义神经网络模型
function y_pred = neural_network(params, x)
    w1 = reshape(params{1}, [size(params{1}, 1) / size(x, 1), size(x, 1)]);
    b1 = params{2};
    w2 = reshape(params{3}, [size(params{3}, 1) / size(b1, 1), size(b1, 1)]);
    b2 = params{4};

    h1 = max(0, w1 * x + b1);
    y_pred = w2 * h1 + b2;
end

% 合并所有工作节点的参数
function params = merge_params(params_all)
    params = cell(size(params_all{1}));
    for i = 1:numel(params)
        param_i = cell(size(params_all));
        for j = 1:numel(params_all)
            param_i{j} = params_all{j}{i};
        end
        params{i} = mean(cat(2, param_i{:}), 2);
    end
end

该代码使用 MATLAB 实现了一个简单的全连接神经网络，并在多个工作节点上进行并行运算。具体来说，代码首先定义了神经网络模型，并使用 `fminunc` 函数实现了梯度下降算法用于训练模型。然后，代码使用 `parfor` 循环将模型分配到不同的工作节点上运行，并在每个工作节点上使用 `fminunc` 函数训练模型。在训练过程中，每个工作节点会将优化后的模型参数发送回主节点。最后，主节点使用 `merge_params` 函数将所有工作节点的模型参数合并，并使用 `neural_network` 函数计算最终的预测结果。