私は現在、反復ごとに多項ロジットモデルの最適化の複数のステップを必要とするベイズ法に取り組んでいます。これらの最適化を実行するためにoptim（）を使用し、Rで記述された目的関数を使用しています。プロファイリングにより、optim（）が主なボトルネックであることが明らかになりました。
調べてみると、目的関数を再コーディングするとプロセスが高速化する可能性があることを示唆するこの質問が見つかりましたRcpp。私は提案に従い、目的関数をRcppでに遅くなりました（約2倍遅い！）。
これは初めてRcpp（またはC ++に関連するもの）で、コードをベクトル化する方法を見つけることができませんでした。それをより速くする方法はありますか？
Tl; dr：Rcppの関数の現在の実装は、ベクトル化されたRほど高速ではありません。速くする方法は？
再現可能な例：
1）Rおよびで目的関数を定義するRcpp：切片のみの多項モデルの対数尤度
library(Rcpp)
library(microbenchmark)
llmnl_int <- function(beta, Obs, n_cat) {
n_Obs <- length(Obs)
Xint <- matrix(c(0, beta), byrow = T, ncol = n_cat, nrow = n_Obs)
ind <- cbind(c(1:n_Obs), Obs)
Xby <- Xint[ind]
Xint <- exp(Xint)
iota <- c(rep(1, (n_cat)))
denom <- log(Xint %*% iota)
return(sum(Xby - denom))
}
cppFunction('double llmnl_int_C(NumericVector beta, NumericVector Obs, int n_cat) {
int n_Obs = Obs.size();
NumericVector betas = (beta.size()+1);
for (int i = 1; i < n_cat; i++) {
betas[i] = beta[i-1];
};
NumericVector Xby = (n_Obs);
NumericMatrix Xint(n_Obs, n_cat);
NumericVector denom = (n_Obs);
for (int i = 0; i < Xby.size(); i++) {
Xint(i,_) = betas;
Xby[i] = Xint(i,Obs[i]-1.0);
Xint(i,_) = exp(Xint(i,_));
denom[i] = log(sum(Xint(i,_)));
};
return sum(Xby - denom);
}')
2）効率を比較します。
## Draw sample from a multinomial distribution
set.seed(2020)
mnl_sample <- t(rmultinom(n = 1000,size = 1,prob = c(0.3, 0.4, 0.2, 0.1)))
mnl_sample <- apply(mnl_sample,1,function(r) which(r == 1))
## Benchmarking
microbenchmark("llmml_int" = llmnl_int(beta = c(4,2,1), Obs = mnl_sample, n_cat = 4),
"llmml_int_C" = llmnl_int_C(beta = c(4,2,1), Obs = mnl_sample, n_cat = 4),
times = 100)
## Results
# Unit: microseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# llmnl_int 76.809 78.6615 81.9677 79.7485 82.8495 124.295 100
# llmnl_int_C 155.405 157.7790 161.7677 159.2200 161.5805 201.655 100
3）今それらを呼び出すoptim：
## Benchmarking with optim
microbenchmark("llmnl_int" = optim(c(4,2,1), llmnl_int, Obs = mnl_sample, n_cat = 4, method = "BFGS", hessian = T, control = list(fnscale = -1)),
"llmnl_int_C" = optim(c(4,2,1), llmnl_int_C, Obs = mnl_sample, n_cat = 4, method = "BFGS", hessian = T, control = list(fnscale = -1)),
times = 100)
## Results
# Unit: milliseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# llmnl_int 12.49163 13.26338 15.74517 14.12413 18.35461 26.58235 100
# llmnl_int_C 25.57419 25.97413 28.05984 26.34231 30.44012 37.13442 100
Rでのベクトル化された実装の方が高速だったことに少し驚いていました。Rcppでより効率的なバージョンを実装すると（たとえば、RcppArmadilloを使用して？）、何らかの利益が得られますか？C ++オプティマイザを使用してRcppのすべてを再コーディングする方が良いでしょうか？
PS：Stackoverflowでの初めての投稿！
Obsとして扱うことができIntegerVectorます。