TA的每日心情 | 开心
2025-10-27 04:12 |
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 9 I1 r% l* ]* y5 d; [
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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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0 d( h2 m: h7 W跟大家汇报一下最近的学习心得。
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& g3 v/ v( G I2 s5 m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
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最怕这种品牌问题。简直送命题。
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% d( p1 U1 W5 `2 W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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# G) I7 }. H5 i5 ` N0 L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。。。4 C$ U' }. y) ?( e. U) k
4 \8 ?, p. H* N- G! N& W( `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：
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. Z) V l1 R, A# ^9 ~Example 1：4 A" l6 a, o! p0 U+ x$ U
/ G( Y- u& w% g7 l咱去哪儿玩啊？
7 L; {% a) k- |3 u# r- T" W都行5 n6 F; D! S* G4 f
那咱看电影吧
6 r( F9 a! N1 Z r太老套了' @; c& G3 T( [' O7 C" |
那咱打保龄球吧？
6 l6 D/ m0 q: w) L大热天的。。。( s# @/ t* p' \' t
那咱去哪儿玩啊？
3 m& N! H7 H! F/ _7 x0 J" I, L* D都行
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c0 k d) y; U# ]2 @: V! e咱今晚吃什么？# F# f: g4 `- s+ T
随便; ]9 f2 T; G: h; Y* r9 C1 l
那咱吃火锅？
! O: r; D7 K o/ ?0 n- m吃火锅长痘痘。; Y. X: t" s! p+ f: d* r) o
那咱吃烧烤?
7 ?& b- u; n( I2 \上次刚吃的烧烤。
0 p9 j; y3 b5 [7 b) `/ M- _那咱吃什么？; {1 A8 k5 f/ p4 Y$ |
随便
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Example 2：
; A5 ?2 v9 R1 b- V6 aHouston, we have a problem. ( h& w9 `% H5 I2 p+ w
What? 6 |* f# Y0 a0 h" E
Never mind
: ~& N8 }" n; i j! I: BWhat's the problem? 2 y4 P% `& J4 O6 F
Nothing
1 e7 U3 ?9 Y0 a% EPlease tell us?
d) f# @9 c1 ]+ EYou know what the problem is.
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) x8 ^* N" E& \3 i, o$ `$ K& O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。0 }3 w2 i$ H6 h# a
6 F$ e8 x7 F2 F# S {+ z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。6 m) r/ k- a6 ] I4 g$ o
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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。3 ?8 h( L* g; b% ~: J4 { @
1 F. ~: g$ ?4 a8 R5 n: g, ?看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
% ^! S: I/ y. d9 a- |再来看看前面的两个例子。。。
8 o9 n I' S* w% G8 oxxx，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。。。* q: N1 K9 F! K& b
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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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0 t1 Q: J+ e$ `* o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？
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1 |1 Q# p3 h# Y. B* W4 S, w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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为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
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* L& X$ B0 }! v5 A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。。。! v, Y1 X* z- t0 M ]
6 p0 j# `/ s7 L对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。
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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道