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 # m T* G w: F5 D; p) j: H
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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。
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6 B2 E, f" @" h5 \跟大家汇报一下最近的学习心得。1 n& N$ M% S1 D; }; V/ m- W' G1 @
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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。 x0 B' t4 U$ F; o
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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。 h( K$ i B o
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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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|- E: B, F9 z% T7 M: E# m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：
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Example 1：! v# [) ]7 w+ u
}5 a) h) f; t# K3 [' X
咱去哪儿玩啊？1 } s6 [! N7 J0 {
都行$ `3 M, m# `4 c3 [1 f
那咱看电影吧3 l# ]" {/ @) |3 j! j6 W
太老套了
: D3 {4 z# w& G" z1 y, G" K那咱打保龄球吧？
. z" U! f) B* B6 h* a$ ?8 r大热天的。。。
^9 Z' x/ D! a y% {那咱去哪儿玩啊？9 z8 R# J) M" X1 d \! E: D3 B: }
都行$ ~5 G0 B3 V4 q& R1 i, q
; M# v2 I1 m2 [) h7 P( L咱今晚吃什么？" X& ]3 Z: o& D$ R5 |! @9 X$ p9 J
随便: v& p ^0 ]7 c q; i" W
那咱吃火锅？
- p7 E, e( N3 d+ [) e' U3 `吃火锅长痘痘。
K( R! N9 _3 H' U) t; h; U: L那咱吃烧烤?' e8 `) `* H, q" Q* J5 }$ V3 Y
上次刚吃的烧烤。; E! B# b. @9 a/ K
那咱吃什么？/ X* }: n, `2 r
随便
6 g; i4 ^4 c- @& e& g8 kExample 2：) X; k( i- W J+ O
Houston, we have a problem.
* x3 t) q9 J" y. h3 W& g! uWhat? ) A8 X$ |) r+ d0 v/ z
Never mind
' d3 ?' Y1 |0 Z9 u6 @; h$ aWhat's the problem?
- t- y/ |9 ?6 ?: [, qNothing
, n0 {9 `7 I& |% v0 {Please tell us? 7 f6 r" G" M# e# q
You know what the problem is.
) q/ _0 U5 ]0 ]& t' g& L1 ^* \+ @! A) ~+ {
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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8 g0 O; D! f+ ]$ W1 y) y5 O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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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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9 G0 D0 d1 W+ f/ [( S3 R! [看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
7 p7 |1 D3 I7 j( T4 n. V8 [再来看看前面的两个例子。。。8 {2 G1 U" d( K1 p$ c2 Y9 M
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。。。: g6 u4 K. J, C8 ^9 i
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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。6 t) q+ z- |0 K& T/ Z
" q. l- W# y k" H: B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？: s% w; i, e* T, h
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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。
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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。。。$ v( I: ^4 L" t4 J. N5 U
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对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。! d. _$ b+ w8 B. ~
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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
# @# G O# x# [$ k; n& c
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道