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 . l! G8 K7 b1 I: @, o7 d4 u
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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。- R3 o( L5 b; q5 j C4 R8 @# {* I
% f, W/ L; Y; X3 L跟大家汇报一下最近的学习心得。
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! \, [4 d& K4 J- l) I8 H- R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。+ y: @$ r8 f& W/ X5 J* c# s
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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。 l% }6 O# G5 b4 Z" G& C0 Q
9 i. w$ z. w: t* B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。。。- ]. G, } Z5 `% @7 ^ F7 ?
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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：6 |% E# }8 a6 Z- C' @$ E2 V
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Example 1：
: Z' ^) g3 `$ P V8 E
9 R8 g- w7 N3 \! i; M/ [; J咱去哪儿玩啊？
) Z# B! w2 ?: O, H: D& q* N4 k都行, \8 A, p( a0 a# _- Z) ?0 z
那咱看电影吧& i* n+ w9 `2 y8 t
太老套了
9 D8 e7 Z d5 I! c/ F: V" F那咱打保龄球吧？
3 c$ F7 `4 P4 K- R大热天的。。。- ~7 |0 x: ^( ~- q9 w) ` E
那咱去哪儿玩啊？
9 n: y* k! N) _" N8 V1 g0 E都行
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咱今晚吃什么？. ]; \+ p6 {1 j2 s3 N
随便" Y8 l" o% ?3 l: b
那咱吃火锅？
- Z! i, h9 Z4 g; j" j; C吃火锅长痘痘。
2 ?- h5 W: l" s" Y9 T3 w) ?( a9 x, ?那咱吃烧烤?7 o8 M6 M) P! X% H
上次刚吃的烧烤。
/ a. Y% h1 \: a那咱吃什么？8 j5 n6 n6 p7 R0 P( l
随便
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7 G, `( @, i" H8 AExample 2：
: J/ r8 o9 i' V# n7 v2 CHouston, we have a problem.
0 R' S/ b: U% u7 ?+ ?0 W* X0 R; cWhat?
1 g2 L% k: @5 W8 [0 c# iNever mind * i5 @' f2 P' I9 D9 ~* @- @$ V2 N3 q
What's the problem? x0 i) i, z% R9 W
Nothing $ p# {" k% c/ m
Please tell us? ( t1 n7 l* j9 d( f
You know what the problem is.
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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。
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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。( A b6 A) \7 w+ T6 Q# c7 I
' g' l7 @8 E' u7 }( i- k) G3 e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？
& d" t; f5 e7 O o再来看看前面的两个例子。。。
' M" Z: H0 Q5 f* lxxx，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。。。4 c2 d! [2 _. G
) Q2 _* ?8 r7 t# a. g* r- L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。: l6 r e+ H& j
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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？! q0 h8 D- @6 G+ Z# U% K4 {( x3 b
+ F3 ~1 B5 Q4 m! V: r$ \+ P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。。。( W$ u8 D0 Y$ s: |. d( |# C
V# ~5 o, U! G2 m* _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。。。
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对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。: _: _# R$ \2 M2 E1 M
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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
8 s, \, y4 R' p1 B/ ]! e; K
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道