苹果手机如何用GPT？
苹果手机无法直接使用GPT，因为GPT是一种自然语言处理技术，需要在算法平台上运行。
但是，苹果手机可以通过下载支持GPT的应用程序来利用GPT技术进行自然语言处理，如谷歌翻译和百度翻译等应用程序。
这些应用程序可以通过即时翻译、文本翻译和语音翻译帮助用户准确地理解不同语言的文本和语音内容。
此外，未来苹果手机也可能会通过集成GPT技术来提高Siri的语音识别和自然语言处理能力。
无法使用GPT因为GPT是一种文本生成模型，需要通过大量的文本数据训练和优化，而苹果手机并没有提供这样的功能，也没有适配GPT模型的程序。
因此，在苹果手机上使用GPT模型并不现实。
如果想要使用GPT模型，需要在其他平台上使用相应的工具或软件，如Python、TensorFlow等，或者选择其他已经适配GPT模型的手机或。
深度学习是什么意思？
- 深度学习
深度学习是影响生活，改变人生，获得持续幸福人生的学习。
改变思维，思维正确，处理事情正确。
改变行为，行为正确，行事为人正确。
改变心态，心理反应正确，正确对待一切。
1.深度输入。
就是真实经历提要素、理关系、建结构、明功能，深度思考，提升思维能力的过程。
2.效果输出。
我们来认识理解效果，对生活，对生命，对他人产生积极影响，就是效果。
输出方法之一:改变自己，思想积极，经历和经验积极，细节感人。
深度学习是近几年来随着信息社会发展、学习科学发展及课程改革向纵身推进而出现的一种新的学习样态和形式。
关于深度学习的概念解释，目前有多种答案，不少专家学者都作出了本质含义一致到表述略有不同的解释。
黎加厚教授认为，深度学习是在理解的基础上，学习者能够批判地学习新思想和事实，并将它融入原有的认知结构中，能够在众多思想间进行联系，并能够将已有知识迁移到新的情境中，做出决策和解决问题的学习。
郭华教授认为，深度学习是在教师的引领下，学生围绕具有挑战性的学习主题，全身心地积极参与、体验成功、获得发展的有意义的学习过程，并具有批判理解、有机整合、建构反思与迁移应用的特征。
深度学习具有几个特质。一是触及人的心灵深处的学习。二是体验式学习。三是深刻理解与实践创新的学习。
深度学习是培养学生学科素养、创新能力，提高学生学习质量效果、促进教学改革的新的学习型态，也是目前教学改革所追求的目标与境界之一。
深度学习是机器学习的一种。
机器学习是指机器模拟人的学习，不断归纳总结提取出规律的过程。
按学习能力来划分，人类学习有牛人和笨蛋，牛人做十套卷子高考就考满分，笨蛋做100套试卷只能考50分。
机器学习相似，牛人是深度学习，笨蛋是浅层学习
深度学习（deep learning）是ML（Machine Learning）研究中的一个领域，它被引入到ML中使ML更接近于其原始的目标：AI。
深度学习是机器学习领域最热门的技术。
深度学习是一种可以自动学习特征的方法，是关于学习多个表示和抽象层次，这些层次帮助解释数据，例如图像，声音和文本；起源于神经网络，至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等，已被应用计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。
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深度学习往抽象的讲就是模拟神经网络进行计算，往深的讲就是Marvin Minsky都不看好的学说，往浅的讲就是用一堆数据使神经网络在不断的纠错中找到接近正确的路.往不负责任的讲就是S=πr2，为什么说是不负责任呢，这只是我个人为了类比做的一个简单例子.
刚开始没有人知道圆的面积怎么算，然后就***设圆的面积=A*R2+Ｂ R已知，A和Ｂ未知，这样一个公式你可以类比为人们为神经网络构建的一个[_a***_]模型（当然比这复杂N倍），模型有了，接下来就是纠错和大数据，大数据是什么呢，大数据就是不断的用现有的圆的面积和R的值往公式里面代，然后不断优化A和Ｂ的值，当优化到Ｂ为0，A为3.14的时候，就差不多是划时代的了？至少已经是小数点后两位，正确率非常接近了.但是这样还不满足，那就继续纠错，直到3.1415926之后很多位....直到比人类优秀，这也就是为什么老是拿电脑和人去比下棋，因为没人知道能到小数点后多少位，就不断的用大数据去优化神经网络算法！
纯手机打字，没有配图，没有排版，只有浅显的例子，希望能明白！当然这只是类比！
如何才能深度学习呢？
深度学习已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及很多商业领域都有着特别广泛的应用。
给你介绍两种目前常用的深度学习技术：卷积网络和循环神经网络。
卷积网络，也叫卷积神经网络。卷积神经网络模拟了人眼观察图片的过程。人眼在观察一副图片的过程中,每次仅仅聚焦在一个局部区域，通过扫描的方式可以观察到完整图片。通过该种方式，卷积神经网络大大减少了计算量，加快了学习过程，在图片识别领域获得了巨大的成功。例如，我们经常使用的百度识图，***用的就是深度卷积神经网络技术。不仅如此，卷积神经网络也开始广泛运用在语音识别领域，比如科大讯飞的全新的语音识别系统。
深度学习另外的一个重要技术就是循环神经网络。与卷积神经网络不同，循环神经网络当前的输出结果与上一时刻的结果相关。它可以处理比如文本，语音，视频，气象观测数据以及股票交易数据等具有时间顺序的数据，预测接下来的发展。比如，当给定一句话的前半部分，循环神经网络会利用语言模型，预测接下来最有可能的一个词是什么。很多聊天机器人，比如微软小冰、百度小度、苹果Siri等语音识别、机器翻译、无人驾驶、人脸解锁、刷脸支付就是用了这个技术，甚至在一些领域已经出现慢慢接管人类工作的趋势。
实现深度学习的关键在于运用，我给大家提供了几个运用知识的具体方案:
一 把所学知识运用到相对应的环境中去。
我们学所有的知识，目的都在于运用，把所学到的知识运用到对应的环境中去，解决具体的问题，这才是知我所学知识的价值所在。
比如我们在学校，把所学到的各个知识点，运用到练习或者是考试中去。能够解决问题的知识才是真正属于自己的知识，否则懂再多的理论也是纸上谈兵。
二 运用所学的知识，举一反三，作为学习新内容的基础。
所有的内容都有一个由浅入深的过程，把前面简单的知识学会了，才有可能去学习更加高深的知识。
同样的也只有真正的掌握了前面的知识，才有可能融会贯通，再继续学习更加高深的内容，从而完成知识的更新迭代。
感谢诚邀！
所谓深度学习，是眼、脑、心三处协同专注于内容，以获得最佳的学习效果，个人关于深度学习提供以下几点心得
学前自问。向自己提问，学习的目的是什么？内心对内容的渴求程度、学习***及学习时间、学习后的用途。自问的目的是让自己有更清醒的认知，保证自己在学习时的专注力
放空大脑。深度学习需要抛出杂念，从而专注于书本的内容，紧跟作者的思维展开联想，才能保证更好的记忆与沉淀
学习笔记。好记性不如烂笔头，边学习边做笔记，可以加深对学习内容巩固，也便于后续的复习
学习总结。总结即意味着回顾，将学习内容进行有效提炼，是验证学习成果最有效的手段
学习实践。实践是巩固学习成果的最佳方式，回到学习的初衷，也是为了最终践行，也将价值最大化。
综上5点，个人心得，供参考！不足之处，还请大家积极评论、补充！
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【勤聪云课堂 学习促成长】
一、深度学习特点：
积极主动；
时刻会引起、维持、促进自起去学习；
学以致用；
在真实情境中会解决问题；
高投入、高认知、高表现、个性化的学习，学会反思自己所学知识等。
二、促进深度学习的发生：
要明确：
学什么：知识与技能！
怎样学：过程与方法！
学习和深度学习，是两个完全不同的概念
时下，很多人都会存在一个学习误区：把持有当作拥有，把阅读、学习本身，当作学习的效果。
当说起学习，很多人都会自骄的说，一年读了XX本书，学到了XX个知识，并且附上详尽的学习笔记和思维导图。但他们都弄错了学习本身的含义，学习并不是追求你存货多少，而是需要把学到的东西，运用到生活、工作当中去，或者至少对你个人有所启发。
如何才可以做到深度学习？
不轻易下任何一个断言，永远保持这思考的习惯，寻求事物背后的规律。深度学习要求你不断的主动去思考，把知识做到内化于己。
1.用自己的话复述。所有的知识都不需要死记硬背，而是试着在理解的基础上，把它表达出来，就好像你把它教给一个完全不明白的人一样。这样，通过不断的讲述，让你的大脑保持思考的习惯，把知识点完全内化。
2.发散联想。学习的过程中，时常会遇到一些很有趣的知识点，或者一些很实用的知识点。此时，你要学会发散性思维，举一反三，把它相关联的知识点都罗列出来，做到系统化、全面化，这是一种更有效的学习方法。
3.用主题去统领内容。因为工作需要，当你需要去学习某个技能或知识时，你可以先罗列出你需要学习的各点各面，再去寻找一切相关的资料，把各种碎片化的信息整合起来，成为自己的知识体系。
4.丰富知识网络。有了以上3个步骤之后，你还要定期对自己的知识进行审视、总结，勾画出一个思维导图，相信我，你又可以得到新的观点，以此不断的进行自我迭代。
