求学习类的APP推荐 深度专业版9.0

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学习宝，是一款小学初中高中生都能用的学习类APP，重点针对答题，学生不会的难题用手机拍照上传它能智能搜题并且显示答案，还有详细的解题过程。各科不会的题都能问它，是学生做作业时的一个辅助学习软件。我用它解数学题解的最多，准确率相当高，压轴题都能搜的出来，挺好用的。

深度专业版9.0

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OpenCV和深度学习到底是什么关系

基于深度学习的人脸识别系统，一共用到了5个开源库：OpenCV（计算机视觉库）、Caffe（深度学习库）、Dlib（机器学习库）、libfacedetection（人脸检测库）、cudnn（gpu加速库）。
OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 opencv 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。

AlphaGo 用了哪些深度学习的模型

AlphaGo用了一个深度学习的模型：卷积神经网络模型。
阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序。其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。
一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。

扩展资料：
阿尔法围棋用到了很多新技术，如神经网络、深度学习、蒙特卡洛树搜索法等，使其实力有了实质性飞跃。
美国脸书公司“黑暗森林”围棋软件的开发者田渊栋在网上发表分析文章说，阿尔法围棋系统主要由几个部分组成：
一、策略网络（Policy Network），给定当前局面，预测并采样下一步的走棋；
二、快速走子（Fast rollout），目标和策略网络一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比策略网络快1000倍；
三、价值网络（Value Network），给定当前局面，估计是白胜概率大还是黑胜概率大；
四、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search），把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统。
参考资料来源：搜狗百科-阿尔法围棋（围棋机器人）
搜狗百科-深度学习

深度学习有哪些优点和缺点

深度学习的主要优点如下：
1：学习能力强
深度学习具备很强的学习能力。
2：覆盖范围广，适应性好
深度学习的神经网络层数很多，宽度很广，理论上可以映射到任意函数，所以能解决很复杂的问题。
3：数据驱动，上限高
深度学习高度依赖数据，数据量越大，它的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP 等领域表现尤为突出。
4：出色的可移植性
由于深度学习的优异表现，很多框架都可以使用，而且这些框架可以兼容很多平台。
深度学习的缺点：
只能提供有限数据量的应用场景下，深度学习算法不能够对数据的规律进行无偏差的估计。为了达到很好的精度，需要大数据支撑。由于深度学习中图模型的复杂化导致算法的时间复杂度急剧提升，为了保证算法的实时性，需要更高的并行编程技巧和更多更好的硬件支持。因此，只有一些经济实力比较强大的科研机构或企业，才能够用深度学习来做一些前沿而实用的应用。

深度学习有哪些加快收敛的tricks

深度学习，按个人的理解主要就是多层神经网络。而多层神经网络目前效果比较好的是卷积神经网络，目前在图像和音频信号上效果比较好，而在自然语言处理上效果没有显示出来。

深度学习从统计学的角度来说,就是在预测数据的分布，从数据中学得一个模型然后再通过这个模型去预测新的数据，这一点就要求测试数据和训练数据必须是同分布。

深度学习，它是在一定的学习量的积累基础之上的质的飞越，就是学习能力的质变和新实现。度学习的前提在于大数据技术的成熟和支撑。同时，深度学习是一种经验的连接和运用。它是人类的经验和智慧在机器中的再生和活化。

如何评价深度学习框架keras

很多模型都能cover，seq2seq这种也有现成的可用。建议不要光看example，多看看github上的 issues讨论，实在找不到，直接提问。
效率方面，我不懂theano怎么优化，感觉keras的这种封装，没什么成本，跟自己用原生theano是一样的。当然，theano本身就好慢啊。