TA的每日心情 | 开心
7 小时前 |
|---|
签到天数: 1661 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 4 o. W5 K# u6 N! u* r
5 A o) U/ ], L/ _1 m! t) `
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。
5 r3 R6 ~; B6 E5 F* |* Z# R* D4 o" {$ G" O. |: \/ ?9 u
跟大家汇报一下最近的学习心得。
8 ~7 ~7 d6 \& l% w8 M$ z( ]( m" n5 a. m' T
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
4 y& X) {/ B' x5 F4 W! J& e+ T: N' M; R5 ~& E" ]
最怕这种品牌问题。简直送命题。
- B* B7 {9 @% q, A7 a9 |6 n& c, Q. s. N, w9 d; \6 T
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。
" n4 u4 F3 ]! w2 M' n H/ {' m; @+ W. R9 }& |
这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。3 n3 \) B1 U- `
' W' q: i# j# K- \# h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。。。
+ K' _5 O6 P3 N" P
! o, o* X4 j# v: f# B- Q3 T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：
( }. v6 V8 z' O3 Z, k8 b& m1 k
- B- J/ E' m2 |, D" W$ sExample 1：, Q. q% \- r9 d* p$ E Q
' c g' ?. n* P# B8 o, d8 O咱去哪儿玩啊？$ X! ~' G8 R+ D! U5 A6 P: F) w$ y
都行& V; {( u* z$ r3 l
那咱看电影吧2 E- e0 R; o( @) |
太老套了1 c; i; l7 Y; g
那咱打保龄球吧？
9 Z) W+ h: s" d {' v. F! ?大热天的。。。) f1 C/ [8 v; ?1 _+ e; }! A
那咱去哪儿玩啊？- b |) x0 g9 r |3 Y3 e
都行& V# p# s3 `' M: H0 S* k9 u
! }6 \) f a c* @7 x
咱今晚吃什么？: H4 ~2 _) w+ E5 L% N( V3 ?8 @
随便
' b# w4 z4 Y {- j' ?$ ^# [那咱吃火锅？. l8 z8 _. `' @: c
吃火锅长痘痘。
0 h0 q8 X! `0 P( m6 A9 L那咱吃烧烤?$ u) l4 {- Z1 m0 G3 ]
上次刚吃的烧烤。
% i3 g( L0 @2 V1 S那咱吃什么？; y5 m1 G' I8 Q1 M
随便
' v E% D& J% X" S% I
: q! J7 `( t- ~; J, j, |% @0 F YExample 2： \7 N6 a7 {; X8 t
Houston, we have a problem. / `, L- L, g9 G$ H8 d. g
What? ( x8 q! [5 G# K7 C" J j
Never mind
M9 {' G, y6 sWhat's the problem? u L: C( ]0 H6 ?0 s D( e( ?) ^
Nothing
6 s0 j8 p7 s; s( s( tPlease tell us? % V2 f. D/ g# @' T
You know what the problem is.
! a4 `3 B8 B( k+ O% S; ]$ u
0 Z0 ~) C7 I( K- T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。
+ V% b, Y3 j% l9 D; ^& ?& J1 E; [9 ~0 D' ?; x% F1 P
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。
% |2 J, _- ]/ _& L6 _. T" K2 ]0 N+ _3 m! F
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。
& b2 f& @# p- A' |4 N# N" U, c2 C6 e5 Y! F3 S& U v4 g
看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
& F% ?9 P8 r+ E# X# C' e: y再来看看前面的两个例子。。。0 s0 b& s/ W2 H" o6 t, l
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。。。
3 }, ?# |" v8 e- g7 R+ D2 ?" z: p
3 l. Q7 b; a" K! Q( }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。
$ | B3 [( F2 Q# H: @5 D
2 `' S. ]: O! [3 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？
- w: j: k4 h |9 Q! W
+ k8 ^! f2 z4 U% V) o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。。。
; I; |# R; ` ]
/ u9 K0 X0 J$ s( A# B为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
/ H m2 u! ?2 _8 z4 T) v- [
, ^5 Z. \; ~0 j7 D8 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。。。( |( o% w8 S( J! C
5 K( b; [# v3 ]* O+ r' C
对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。+ L. M. U) T m
|
评分
-
查看全部评分
|
雷达卡
楼主
收藏
分享
淘帖
支持
反对
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
抢沙发
千斤顶
显身卡
发表于 2022-1-17 20:56:19
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道