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传统单机深度学习模型的训练耗时，动辄花费一周甚至数月的时间，让研究者望而却步，因此深度学习并行训练的方法被提出，用来加速深度学习算法的学习过程。文章首先分析了为什么要实现分布式训练，然后分别介绍了基于模型并行和数据并行两种主要的分布式深度学习框架，最后对两种不同的分布式深度学习框架的优缺点进行比较，

西安电子科技大学李艳颖提出了学习高维网络结构的混合算法，探讨了含隐变量和选择变量的贝叶斯网络的本质图及等价转化问题.并针对数据分类问题，构建了一个贝叶斯网络分类器模型，同时研究了k-最近邻分类器的k值选择问题。