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
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" B, G4 e2 {7 e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。- v5 l! E9 u5 Y$ {
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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. b% U% J4 R4 T( e; M5 [9 ]
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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。 ) t, j( ~$ V5 q) j0 ~1 H' r! D7 z
+ ^: S) j% I1 a. c4 J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:5 C2 e4 q3 O7 F+ J+ }# p0 u- x
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Example 1:+ O: w, ]! U% a2 _' A
! r0 O% `+ K6 x v) i咱去哪儿玩啊?
- Z& q: B; n4 Y都行
; J/ T6 Y% m3 w9 ]那咱看电影吧
G2 v8 t8 h" N/ i太老套了
) g8 B) I( y" |. g) ?那咱打保龄球吧?8 A X5 E+ ?" w$ G; N
大热天的。。。
! h Q. U8 ]- ?4 c, Z r那咱去哪儿玩啊?3 V$ _8 [; A( i$ |! O
都行8 ~% n: |5 S0 F
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咱今晚吃什么?
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那咱吃火锅?
6 f2 ^: @, A8 }& N- S吃火锅长痘痘。
& X! Y7 M# k J' W/ @那咱吃烧烤?
* k$ i1 {% P$ f' N上次刚吃的烧烤。1 \+ b+ @. H: v. R
那咱吃什么?9 G6 a7 S$ o9 k9 }0 N
随便
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3 i" R% z3 S7 f7 sExample 2:+ v2 B7 Y* P. l! H/ u6 R; g, l
Houston, we have a problem. 7 F6 r; }" W7 K( P6 r0 X
What?
5 A- N4 N" D7 a+ J8 N" P* BNever mind 2 @3 F; W- n8 W1 R% [( o1 T
What's the problem?
3 K: H3 T. S7 Y, _8 M- A! w/ T, bNothing
, v- J& B: c& `$ j W& o0 ? gPlease tell us?
; @; I3 ]: h6 _ q& q2 z6 QYou know what the problem is.
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: H2 }* |+ h2 |+ u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。
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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。% t8 a8 D! @; X* U# D4 p
. q% k# E# u4 }5 _8 B( n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 L! Y4 q" p7 Z/ w) z
{" Q) |- b" ]" G5 J3 X看到这里,各位男同学觉得眼熟么? h* T& \9 }* u, N
再来看看前面的两个例子。。。+ K o" V2 D. A
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。。。$ c& }$ l8 }" F ^
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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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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? w# v, _' {8 O: a5 T0 G
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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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为什么相爱总是简单,相处太难?得training。& S8 T9 u+ n# k$ O$ K) e! X
7 n1 C( H6 F: \6 M7 Q! s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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对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。3 g K! s8 ?& n% }
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