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 2 F3 K v' }9 u- y$ o
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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。0 t5 ?! ~5 B8 }, l' w. H
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跟大家汇报一下最近的学习心得。
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[4 Y* a, y/ D4 I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; h0 y) A* B* _
: ?" @* [3 d9 ~ I最怕这种品牌问题。简直送命题。2 m4 Y; I* L- p# L
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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。
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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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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：( p2 J4 C6 ] R! W9 O5 ~, @# l
( T: W4 v" x" O. QExample 1：
- S1 w2 ~ m) e. g5 Q1 L5 A. L
" W3 j' L: h3 b3 Z咱去哪儿玩啊？
: N- ^3 W% E4 c) Y都行& p z k! H$ @' j
那咱看电影吧/ J1 u0 ~! B7 L! m" |9 C) i% A+ F
太老套了- _3 ^% T& K1 D' R
那咱打保龄球吧？
# X7 N2 }1 r5 Z4 y& ]) z大热天的。。。
" k& H" _* K- _那咱去哪儿玩啊？* A: k7 M1 z6 u8 D- F
都行
d1 a: \/ i6 M y, u6 O0 }9 o, X. g3 e& V6 E H6 i9 E
咱今晚吃什么？
5 T+ t) c) W5 F# b随便
w& p* `$ {" o/ h4 w那咱吃火锅？- J9 Z% x2 K3 m. b# L* `# x1 `$ e5 X
吃火锅长痘痘。
8 p. f, ?3 ?7 k那咱吃烧烤?0 `! N0 A7 j3 P0 F. y
上次刚吃的烧烤。& p) {* u% I) w& i$ U& Y
那咱吃什么？% l1 Q3 {9 i+ `% d5 o% A
随便
i1 ~% i; D8 e/ b9 k
Example 2：
7 V4 k; @$ z- X7 H G7 v( HHouston, we have a problem. ; L% E6 z% k. e8 d# ?- i7 ^
What? " M0 z' O& L4 b9 M
Never mind 2 `0 Q r( c& Y) i# Q- G& m/ L
What's the problem? & a' s: e3 I8 ]
Nothing 6 q t6 [& f# q Z0 C
Please tell us?
( I2 v! _# l0 S9 `" {2 G$ \You know what the problem is.
, h# d4 P4 O8 d! l1 v4 t# Y4 {5 ^ y
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。! j' {0 ^$ y& H
6 }, U# W3 X" T3 n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。! X/ Q }1 U2 E; S. _6 H: N
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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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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？; A- ]- N1 f1 s, F7 g
再来看看前面的两个例子。。。% \- M0 n- E2 O+ s
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。。。
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8 o7 P! Z( K7 B0 ^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。5 r% W' W3 ^+ a5 X1 N! Z/ r9 Q3 d
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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？
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. u& p0 R0 y5 I2 l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。。。& a# O8 C0 n' b9 Z1 O
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为什么相爱总是简单，相处太难？得training。3 I3 z% M* X3 L; K4 ?& _
$ a4 [; u H0 z) E0 C6 h9 ^! N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。。。# f! T0 n1 `7 ?# W. G- Q
% f/ F) k8 K K1 V' j) `对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。! j2 O3 s" M; F! ?+ g) u; T5 l8 ~9 A
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发表于 2022-1-20 22:37:52
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