TA的每日心情 | 开心
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 " \ h& j4 d; t7 ^3 h
5 @7 l- P! R& k& W- P n0 R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。1 o( B# z( S# O
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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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最怕这种品牌问题。简直送命题。
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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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: E# o# _( F; i( H- E( u' r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。。。
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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：3 d9 }7 j# f4 {4 ~
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Example 1：
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咱去哪儿玩啊？
! @8 a5 k9 W1 {& b) G( p都行
# h( A$ E$ E6 B3 i/ h6 I那咱看电影吧4 l: \4 [$ j, B4 s! h
太老套了
2 F- Q6 {( P. ^0 `" K那咱打保龄球吧？0 e( Z! f) {, u2 b* b5 y/ m
大热天的。。。
1 A7 d% x$ Z' F那咱去哪儿玩啊？
% r; m5 o' Y# Z9 F/ j( [. _都行
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; ^1 l1 s/ S% R5 k/ r) b1 K. Z, i咱今晚吃什么？' L& t, J {( L: q; m* T% ]
随便+ J2 p: Z( Q2 ^$ M/ l, A9 c3 K
那咱吃火锅？ Z) ~: e: ?5 I, I
吃火锅长痘痘。" A+ \8 I3 t/ Z* r
那咱吃烧烤?: a# w5 ^' S$ X2 v g
上次刚吃的烧烤。* M) t1 V3 O2 D! r2 u- Q
那咱吃什么？
- s- I0 q1 {7 H+ y# b) w随便
! v8 F5 R* R: v8 W; SExample 2：9 Q+ w5 U0 L* j9 c
Houston, we have a problem.
* q3 z, ]) `7 r2 dWhat? " a$ E2 y" @6 [5 A& w
Never mind
8 i |5 c9 c1 `( CWhat's the problem? 0 d; b0 p" J5 g
Nothing
2 D' j: l" b# [# p% s6 L$ U- X" ZPlease tell us? # @2 J3 K- l/ w/ S& f
You know what the problem is.
5 I. p/ m' V" { N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。9 B4 D3 Y/ ]4 B) f" o* n) _- _
( H: |% F( F6 F' ~- R, v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。. t( R& w5 c' i2 C3 W8 c, j
; b2 o ^/ D5 h- V9 t2 H' T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。4 w; E2 r3 T! k( G* x6 ]
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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？. w8 l0 U) v' h+ o! J
再来看看前面的两个例子。。。( a: a# E4 o! y( t$ v+ C
xxx，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。。。6 s9 `- B& e4 r# A. m% ~
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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。$ D& k5 i* q) `& n6 C
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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？3 A. W% r/ D! }3 O
$ P0 K+ Z# U3 a# r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。& v4 D! F7 e9 ]
$ K; F! ~% m" z/ I& J) U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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' w1 Q K+ S% \- x- C& ^% y2 l. D/ p对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。' m5 W1 S2 j& R! b% |3 ~
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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
$ ?" a4 H7 y5 _: Q
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道