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
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9 |' a8 u/ E: u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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) \% A& }; _/ m3 O# v0 W M. F- x跟大家汇报一下最近的学习心得。+ N5 {% l" W. | Z, T
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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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& v2 u& i2 m- x最怕这种品牌问题。简直送命题。3 Z. Z. |# [6 b7 n' b
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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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4 K+ p# f* A8 J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。。。/ w$ G* }/ E* V, u5 t/ l# T8 E
" n, @- I8 {: v4 q% N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:; L) F, d1 @, B& ?) g
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Example 1:/ |% ]/ t( h: c) X2 y8 x" A# C
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咱去哪儿玩啊?
; j$ t6 _4 ]) I* s& G( r: W都行% x4 {9 a0 f9 m) D: Q% U2 j- y9 ?
那咱看电影吧
, `$ w D- N8 k% K太老套了
2 u- v: [4 l: A8 }8 o那咱打保龄球吧?& Q" ^0 h- h1 P0 o* k( f
大热天的。。。, n( h: L( F" Y/ \+ B) k( w l
那咱去哪儿玩啊?
" B0 y; t/ B+ x# r$ k都行" c; K; R5 N+ U4 k; g0 X8 A9 a) t
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咱今晚吃什么?
1 ^* ]. ~/ R0 v7 U t- D t3 D( {随便
8 H0 r/ s7 N0 `: ^) m那咱吃火锅?% e8 l! ~: [/ ~% E
吃火锅长痘痘。
# m9 T) L" B! A+ h那咱吃烧烤?2 v' G7 @' t v8 t' R% ]1 ]
上次刚吃的烧烤。
. a: c& [3 H5 Z那咱吃什么?. I7 q6 h2 Z3 i9 n" ]7 F
随便 ) S1 p9 `! H: y6 Z
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Example 2:& e) N4 d* b3 \4 l) a' n6 E! b
Houston, we have a problem. 8 ~ e9 }; W/ K$ ~
What?
$ u- ? F7 x8 u; H) fNever mind 1 \; l: O/ t9 Z/ t4 K A: j. `- B- V
What's the problem?
$ X& y* f9 J1 W+ A# O$ {+ Q; INothing
8 n+ o: ?/ D: z* i7 z1 X, i. oPlease tell us?
* p. A+ K6 b1 x/ R4 s0 Q. y- DYou know what the problem is. % j; X7 L- B+ q- n9 C
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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。/ j' }( ~. q. h, v6 }6 h; c
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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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2 t+ b u1 H( w1 b% s* x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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看到这里,各位男同学觉得眼熟么?* q) _0 c9 G! G: t" a7 g
再来看看前面的两个例子。。。
2 D" b8 |- \9 Xxxx,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。。。
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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。; x/ Z3 _7 S, C7 b: ^. o
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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? @7 q0 c1 C5 q' g5 O/ B
# t4 V% E' C) a1 b, {4 E0 t) V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。。。% I' }6 z9 M' P) T. U% [
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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。。。- O3 ^& P# \- Z0 }$ d: |6 t1 q
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对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。
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