TA的每日心情 | 开心 3 小时前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 0 O! A3 Z3 s9 @! m
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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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跟大家汇报一下最近的学习心得。
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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) T$ F# `2 H( C3 _% }: C$ @
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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。 , z6 F/ @+ E- @$ r3 w: B
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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。4 a1 H8 E( ~7 Y8 L
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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。。。9 F) x# X. W3 t* r5 n0 X8 c# F
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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:
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Example 1:$ E$ O+ y( w# O$ p" T
0 P; y4 @ {, i3 o咱去哪儿玩啊?
Q" A+ J8 z" x. S都行! `" V: c1 x+ k; b1 X. C A
那咱看电影吧# \! A) z1 s* v2 k6 D+ ^2 r# n
太老套了
' }" B4 k- v$ X) C/ [$ _那咱打保龄球吧?
2 ~" Z) q) J! E4 y大热天的。。。
1 J9 Y2 J* y0 w$ ?2 e* C9 N那咱去哪儿玩啊?
- M5 T" ^! W+ _# k% _( Q+ U都行
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4 K$ X1 r: N" E/ j2 s! A$ S6 o$ D咱今晚吃什么?
/ {# ]" h2 z( g# u, S) P: g6 z随便) Z6 y1 Z. M, B4 c
那咱吃火锅?+ n) Z P3 N4 p! O
吃火锅长痘痘。
8 w) f Q8 J% o6 E5 Q/ {7 n+ r# P那咱吃烧烤?2 p. I5 ~$ w* Y
上次刚吃的烧烤。1 @$ R3 U3 J- N# Y. b, {; n
那咱吃什么?
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0 G2 }5 T) m0 fExample 2:; I" k. }( O9 A7 q
Houston, we have a problem. * a* U* V! T; u, u3 q! H' n: x
What? ) A' j/ L; t% b
Never mind
$ D, \- F/ k. _2 O9 }0 NWhat's the problem?
, A2 F* T* {/ f; fNothing
0 k8 a. p" t$ L2 p% M' OPlease tell us? 9 y3 Z: `# v, c+ a/ C, M2 R) E
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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5 Q# w" T+ T# p+ t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。7 j+ l+ b5 n8 ^$ M7 B# _
' G5 D9 Y& _5 g; ]( d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。( z) c H: X& g. |+ j! O
( r. U( ~+ Z, S8 u看到这里,各位男同学觉得眼熟么?8 }' g) N+ j" n. V+ ]- q; E) _
再来看看前面的两个例子。。。2 Z( [# W/ q3 ^1 H/ N3 i" z
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。。。! F& W1 [7 f* f
- D/ d( w4 K$ Y5 J4 c1 |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?2 J* F q. u C* Q( I
{6 c n3 Q$ n; I" \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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" U0 l) F# k/ ]1 Z# |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。。。, J Q/ h7 b2 o
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对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。$ D6 N( V% Z# ?( u
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