如何最小化损失函数？
神经网络中的权重是决定一个神经元对另一个神经元影响强度的系数。
改变神经元之间的权重有助于最小化损失函数。使用梯度下降法改变权重。它通过指示调整权重的方向来帮助找到损失函数的最小值。
梯度下降调整权重，使得损失函数随着每一步而减少。这个过程需要重复几次。这就是为什么我们需要大量计算能力。
最终，经过多次迭代和权重调整，神经网络学会了高精度地预测房价。
深度学习的问题
深度学习开辟了新的可能性，但它并不完美。该方法有几个尚未解决的问题：
获取数据：培训需要大量信息。如果没有足够的合适数据，就会成为障碍。
高性能：深度学习需要强大的计算能力，包括 GPU 等专用硬件。
理解困难：通常很难理解模型为什么做出特定的选择。
过度拟合的风险：模型可能会“记住”其训练的数据，并在处理新信息时表现不佳。
2016年，谷歌翻译取得了突破，显著提高了英语、法语、中文和日 日本赌博数据 语之间的翻译质量。文本变得更加自然，几乎达到了专业翻译的水平。这是通过切换到使用 Google 的 TensorFlow 库的新深度学习技术实现的。
深度学习不仅仅能帮助翻译文本。它几乎可以用于任何涉及大型数据集（大数据）的领域。
语言学：深度学习用于文本分析、语音识别、自动响应和文本生成。
电子商务和社交网络：算法分析用户偏好并帮助提供个性化服务。
图像处理：将旧的黑白照片转换为彩色。
计算机视觉：这种方法有助于识别图像和视频中的物体，常用于医疗和汽车领域。
自动驾驶汽车：深度学习有助于分析环境并做出实时决策以确保安全驾驶。
内容创作：算法可以根据给定的标准生成文本，包括新闻报道和文学作品。