TA的每日心情 | 开心 2025-10-27 04:12 |
|---|
签到天数: 1953 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑
. [- @ q5 f( b+ O; S9 M2 a4 {# m s3 H
! A) x7 ~4 S* I. P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。4 l5 P+ R1 t* ?! H A9 Y! d
* q8 b6 u I, u0 [
跟大家汇报一下最近的学习心得。
; i+ k5 R# o6 l) {5 [8 e: N- c/ e7 W/ [/ q( y- H; X0 C
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+ k( N/ D2 {# k/ x) Z
" i) F% j! }) ^0 Q最怕这种品牌问题。简直送命题。; N' w/ d( x( w% s5 b
, t% d2 P; s) K- x: Z, w0 Y, \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。 8 Q$ n9 x( w' K: W* y7 X# A4 m
" V. t7 b9 ]- a+ a6 b- n' j这事儿勾起了我的一番思考,值得跟大家汇报一下。( j6 e% c: y* N
9 x+ p4 v* Y) J0 {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。。。
; S, E% a0 r# [( F
, p# b6 \8 k7 k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:2 g8 q2 Q1 n+ A
; k6 J9 M1 u1 \- V
Example 1:
: t" S; }8 L$ D- t3 m7 |: ?5 q) @! w. t7 M8 ^1 q
咱去哪儿玩啊?% j4 p: u. i+ V8 C" U! i$ P& _
都行+ r9 p! Y' C2 h
那咱看电影吧
- q/ i( ?; p- p" u3 w太老套了
) p6 y2 A$ b. A/ q9 Q& U' F0 x那咱打保龄球吧?% [5 E H$ i) B; n& B/ e
大热天的。。。
2 k3 s6 h+ ^' z+ U5 I那咱去哪儿玩啊?
5 `/ q9 l. k9 [& d! M# s都行
; f; I7 [7 t' l% c" {4 \8 q( C* Z9 F, U) r" W9 z S: _
咱今晚吃什么?; o# o9 F2 n; a' w2 A
随便
K3 g% k$ o8 U3 z, ~那咱吃火锅?
. Z# p2 l- E- F吃火锅长痘痘。
7 A% F# L) w- V% Z- \. {那咱吃烧烤?2 \$ E5 ]+ m) M- a2 [$ L0 z
上次刚吃的烧烤。
# R& o4 O* s; B+ ?那咱吃什么?
9 m* @* _6 [7 d$ I; b% I8 D随便 * J: J- q1 G9 F. E7 h: G
N* G- q+ s d: C3 m6 o9 g& d) {$ M
Example 2:: o0 Q& e6 p* O/ ^2 u P2 [
Houston, we have a problem. / v4 R; r% C( m0 r
What? ; U& q8 f: [, j2 p) l S
Never mind 5 c/ {6 v s- M% A7 z& s _6 N
What's the problem?
/ H2 G( A- d# v5 I% ANothing
; {- |$ S* K3 ^# `Please tell us? 5 ?8 I6 k# b9 L' ?5 }
You know what the problem is. ; R# v$ p% U9 Z) X0 E
0 t* }& u6 Q2 Z1 [- Y& Z% j
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。
+ e, v$ U& [$ y4 E; K" X- j5 B+ n$ X( f- 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。
3 h' U' b6 ]* e6 `
~4 u: V o3 c" c4 [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。
7 A4 F0 ]2 m3 S, J9 ?1 Z9 j. f/ E2 U" ]! w$ t
看到这里,各位男同学觉得眼熟么?
' Q' u/ u0 }& W; Y5 I8 Y* h再来看看前面的两个例子。。。
! j4 Z: l. P0 v( x: ] ^2 R: kxxx,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。。。
* J4 u; g# k$ O! d7 P2 T* e2 s: K7 D
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。
, B$ g; a" D+ y; _1 t. w8 r' v
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# g r4 c# Q* I5 x3 I4 K
8 d; a4 W; Z$ S" |2 T+ U
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。。。
7 I! ]; {6 d \: _( B& b. S$ f% o
; u7 [1 y2 B% z- M v4 n5 i$ e/ C" O为什么相爱总是简单,相处太难?得training。
: }! K& u) n5 c! G8 v. r- ?7 F! V l" E' l+ C
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。。。, Z/ j- F0 z; |& B2 z# C# g
5 {9 s1 x& X: d& k, a& { z; _) m对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。6 w) O$ G6 e4 y* _
|
评分
-
查看全部评分
|