TA的每日心情 | 开心 2026-2-7 02:13 |
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 1 o& @* }# u1 y- m- ?) N7 U
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提前声明啊,下文中所述女性,均指平凡(trivial )女性,不包含爱坛各位女生,当然我领导也不在内。
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跟大家汇报一下最近的学习心得。+ N. n9 S6 Q) y/ s- t
4 _# T) P* f7 J) j7 t因为什么引起的呢?这不社长在日志里公布了一批食品,其中提到了某饺子馄饨品牌,然后引起我的感慨2 K" d; d: q/ ?: C% h! X4 F
9 v9 }. K6 z+ s) V, T4 E# F& R最怕这种品牌问题。简直送命题。6 B* j* j$ E( U
, w; F' `; a/ g' u* ]比方领导说,去超市买两个番茄酱罐头。到了一看,嚯~~~,这满架子的罐头,长得都差不多,买哪一个?甭问领导,问了准是“就平常咱家吃的那种啊。。。”。到这儿就得打住,不然再问就是“你连咱家吃的那种番茄酱都不知道?。。。”后面准挨一顿呲叨。
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这事儿勾起了我的一番思考,值得跟大家汇报一下。
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我做研究生的时候,在系楼底下机房里,贴有这么一张告示,大意是:“our mind reading technology is not mature yet”,除非你能清楚地告诉我你碰到的问题,否则我爱莫能助。。。2 q8 U, Q% g7 E& C9 q/ C. N) T
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当时就震惊于网管的总结能力。准确地总结了一般理工男和平凡女性(参考置顶声明)相处中的困惑。我用两个广为人知的例子,描述一下这种困惑:' B8 z3 u1 k, B- c
6 w. u! Y) M8 I: WExample 1:
" p' u, Q7 G, Y3 l3 b' S- q" u* A0 O8 x( \% S, z
咱去哪儿玩啊?% g7 h) z" q1 Q
都行
5 k, M8 r. Z" M: C那咱看电影吧
' e0 r, t0 G, y! x# }. H8 }+ H太老套了! U N& E7 E7 T" B
那咱打保龄球吧?* N# A5 T' u1 B- @$ g' C- V7 B
大热天的。。。
' o+ T9 M5 E# h- |1 m那咱去哪儿玩啊?
: B' M0 A% d5 F- N, K都行5 U. Q- R1 c, W3 V$ n
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咱今晚吃什么?
( [- w% b7 J3 i% k, [. t随便( {8 h0 C, n; y" `
那咱吃火锅?0 a8 y, Y- m( j( h0 e: Y
吃火锅长痘痘。
& U3 M1 i0 V9 i那咱吃烧烤?
6 v& M ^, w, M/ k# j0 x: j上次刚吃的烧烤。
$ y- B u7 C/ P% o2 L那咱吃什么?
- ]4 |/ K& m, T1 O; [1 W随便
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! K' m0 S1 M0 \- e6 v+ F7 uExample 2:7 ^ J- v3 n3 U- N9 o
Houston, we have a problem. 0 o$ z8 y8 a1 p& H; @
What?
* {# n; I# Q2 \2 u- r1 w$ VNever mind * [% n: C6 I' p: i, D6 h
What's the problem? : j, ?! a. N" |1 O0 }) h
Nothing
- ^5 W) n; D( @' }) }, w1 C7 `Please tell us?
& w$ m1 q/ u; X1 x ?You know what the problem is. # d/ ^+ ^" k* B7 D1 G' q
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女士们不知道读心术尚未成熟么?为什么明明有答案却不肯说出来呢?这种我猜我猜我猜猜猜的游戏实在是让人恼火。。。这个问题一直困扰着我。直到最近我学了机器学习,豁然开朗。( R, [8 v/ s* N4 h. y& U' g
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先说说什么是机器学习吧。简单(不严谨地)说,就是让机器学会干活儿。干什么活儿呢?,不是烤肉松包,换门铃这种。比方说,让机器学会如何认出一只猫。早先的思路是总结出猫的特征,输入机器中,然后让机器每见到一物件就按这个标准判断是不是猫。这条路就叫专家系统。比如说吧,告诉机器,猫,乃是有四条腿一脑袋一尾巴的毛茸茸可爱小生物。但效果并不好。比方说来一哈巴狗,机器就puzzle了,这是猫吧。。。总结出的规则,难免挂一漏万,所以不能这么教。那怎么教呢?人类也是经过长期的实践,发现一条路,靠training。
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具体怎么叫training呢?得这样,仿照人的神经网络,搭一个基于代码的神经网络。然后给他看一个猫(的照片),告诉他,这是猫。再给他看一其他物件(比如说哈巴狗)(的照片),告诉他,不是猫。如此反复,让他自己悟去。这样才能完整了解猫这个概念。
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; i& u% F* O. Q0 G看到这里,各位男同学觉得眼熟么?
3 v5 t1 u4 G. X+ l再来看看前面的两个例子。。。
) [& e3 R% }4 ~, Q, Rxxx,这两个例子不就是training么?搞了这么多年理工,实验品竟是我自己。。。" S/ i' M6 ]; z" ?
5 y3 u3 ]1 k' Z" a别急,还没完。神经网络training最怕什么?有同学可能说了,最怕training不足(under training),网络把别的动物认成猫。不对。学习能力里最重要的是什么?是泛化学习,举一隅而反三隅是也。还拿认猫来举例,我们希望的机器学习是认识猫这个抽象的概念,而不是某一只或某一种具体的猫。比如说吧,如果你给机器看的猫都是黑猫,机器很有可能在猫这个概念里加上黑色这个本不应存在的多余限制。现在再拿校长家的雪球给他看,他就不知到是猫了。Training最怕的就是这种over training。因为under training还可以通过继续training来完善,但一旦over training了,再想泛化就很麻烦了。
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其实平凡女性总是期望能提高在一起的机会成本,以消灭任何未来的潜在竞争者。往野蛮了说,有南太平洋岛国悬崖跳水求婚的风俗,往文明了说,有“钻石恒久远,一颗永流传”的婚戒。你能付出最宝贵的机会成本是什么?有人说没钱人的钱,有钱人的时间。我觉得不对,你最宝贵的是,你那颗大脑,以及里面的那张神经网络。听到这里,有没有后背发凉的感觉。。。当你和爱人达到默契,她一个随便,一个都行,你就知道她想什么,喜欢什么了以后。。。您还有回头的路么?& Y' B6 b$ Z1 F u
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弱水三千,只取一瓢,变成了:弱水三千,只能取这一瓢了。。。有没有生活中经历过,和伴侣分开一阵子,觉得哪哪儿都不对劲。。。
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4 S' s5 t; F- l! Q# m为什么相爱总是简单,相处太难?得training。
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这就是为什么耗子医生于半夜1点看奥特曼,为什么你的另一半拉着你看脑残剧。这就好像建国初期,资本家腐蚀我党干部一样,不怕你不喜欢,就怕你不看。只要看了,就会留下烙印。这种training是潜移默化,润物细无声的。插句题外话,最近爱坛上几位男同学在交流追剧心得,难保不是被调教,哦,不,训练地小有所成了。。。
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8 v% B" e/ u1 j% Z对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。1 A$ F- ~; K! u1 h
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