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首先利用tf.keras实现一个简单的线性回归，如 \，其中 \(x\) 代表学历，\ 代表收入，分别代表输入特征和输出值。为了描述预测目标与真实值之间的整体误差最小，需要定义一个损失函数，数学描述为\，即预测值与真实值差值的平方的均值。优化的目标是求解参
统计学习三要素：。卷积神经网络--输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层
卷积操作在图像处理的领域应用广泛，图像做卷积处理有一个天然的好处，即：每个像素点的位置与相邻位置相对固定，也就是说，除了边缘，每一个节点都有相同数量的相邻节点。所以卷积操作相对容易。但是，随着文本表示的发展，用向量来表示文本的思想应用的越来越广泛深入。to
接下来介绍pytorch中的神经网络部分。PyTorch中所有的神经网络都来自于autograd包。首先我们来简要的看一下，之后我们将训练我们第一个的神经网络。autograd 包提供Tensor所有操作的自动求导方法。以这些例子来讲，让我们用更简单的术语
将深度学习模型的训练从单GPU扩展到多GPU主要面临以下问题：训练框架必须支持GPU间的通信，用户必须更改大量代码以使用多GPU进行训练。为了克服这些问题，本文提出了Horovod，它通过Ring Allreduce实现高效的GPU间通信，而且仅仅更改少量
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