TA的每日心情 | 开心 2026-2-7 02:13 |
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 # k* u4 j/ [* |' s# C G$ 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。
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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5 ]& H6 h3 ^' C$ k
" Q$ s4 U# e$ P0 q( l) r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。
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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。。。 ]& ~" R" m7 x
: A" r" J- m8 ^3 t6 }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:. z6 X3 R, o7 l' T# {
9 S/ T: A: N: H# S6 j" i4 b3 LExample 1:
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咱去哪儿玩啊?
4 I( b3 L& F: e" Y6 I/ q$ \$ |! X都行7 Q; r- o# r; c6 R: m
那咱看电影吧( g; x( J% v9 _% \
太老套了
. B2 O' H4 \1 A6 ~5 v那咱打保龄球吧?
- b1 F [: e v6 @2 E大热天的。。。
" n! P( G) t2 o那咱去哪儿玩啊? {# Y) |, {+ `/ C9 n5 u' @. i" F% R
都行, G- L! g; w# U! `3 o
; b9 S3 s D$ N咱今晚吃什么?
4 _8 C, K: ]# a& E, ]随便: i" P: a0 O- M/ V
那咱吃火锅?
9 l7 C0 C9 e) x, q$ ?吃火锅长痘痘。
4 @% D% x. B( N3 c1 s6 I那咱吃烧烤?( d, @1 K& ^6 W }
上次刚吃的烧烤。
) L2 X1 v7 ~& f" j6 A) X4 E2 X那咱吃什么?! j- i9 A/ D% Z0 ]% L6 y
随便 ) C' T) k: u* e0 H5 ]2 z, K
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Example 2:0 X/ i. x0 W. \8 k
Houston, we have a problem.
1 f# o( B1 w1 M0 `7 m8 \What? 9 ]8 ]$ ]' c8 g0 ]
Never mind ' d N8 ~* _: p2 w" d7 Z& b( q
What's the problem?
0 g8 u" Z% @) @ S2 t: g; \+ n* l2 ]Nothing 9 D- T' [/ S- k: U" W6 H( `6 F
Please tell us?
8 Q. q; Q0 [9 q: G' {1 D8 ]You know what the problem is.
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9 L/ c2 f# k3 v, x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。" u @! j' M( N9 N9 j
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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?: L4 e4 k9 \2 k: L2 K
再来看看前面的两个例子。。。
+ m! [, Q4 S }7 a; q* N7 R" B! b2 [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。。。 i1 W4 c* k9 ~* K h& H4 N2 L
' D/ D8 r8 l4 l: n: C3 u* m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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" j: x8 S& [. _9 f- g% Y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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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。。。4 q: S9 q: M' |7 q! f
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对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。
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