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 $ z6 O3 d" ^( y
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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。9 l& V+ O5 ^1 b D
: v* x6 N3 V; N7 P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" D6 H. S5 U- |# g4 N
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最怕这种品牌问题。简直送命题。
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4 m& n& e; f H1 ?: s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：. j5 r4 j% w4 k% n/ \; X# O2 A1 s
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Example 1： B, n- s2 I) P8 _
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咱去哪儿玩啊？2 B8 c% A. X; D7 h/ M/ S$ \
都行4 A! M( ^7 S, M& J& i! B u
那咱看电影吧( v8 k# r, K) {# S* }) z4 @6 D& R
太老套了9 B7 U2 Y7 r/ A$ l |
那咱打保龄球吧？5 ?2 ~. j& h4 q/ t( `# r
大热天的。。。) z* R: Y- {! w' h+ U5 G
那咱去哪儿玩啊？) N) K5 C& P2 ~4 N S5 f$ ~/ @
都行$ w! O' g2 t" O
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咱今晚吃什么？2 W) [7 b' _8 I& o7 ^0 }
随便7 V( Y6 ]: [9 }$ \* `
那咱吃火锅？# o* L6 ]0 x9 R" z8 v* `( ^) r+ d- A3 p
吃火锅长痘痘。
. [0 I, o. s: k* [那咱吃烧烤?
/ c# O* t& K1 W' s3 R( M2 V上次刚吃的烧烤。
, _2 W! v; g6 j那咱吃什么？
; d1 }5 t$ {/ ?% U4 M7 i9 Z2 u# n* E( J随便
7 v7 Y# Y7 d6 H( O# n" l0 KExample 2：
! [7 g" |' l2 g6 {+ ]5 c/ ZHouston, we have a problem.
4 w$ v8 A$ O5 s, {1 ?What?
. E! c7 V/ f0 p& O' f PNever mind
6 N3 e* G& k/ `% H gWhat's the problem? 5 l \6 F0 |1 |$ G
Nothing
' U- K0 N4 i# s8 Z' tPlease tell us?
3 j. k' ~6 {" {# h% fYou know what the problem is.
6 o7 U6 U0 T. R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。7 {7 x/ l! p! E J% }8 u
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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 n B" | @8 p: L1 G0 d) `# _看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
! o" ^' R2 |( ~" k. \再来看看前面的两个例子。。。
1 @, U B9 R; D% @2 F9 s/ K& g8 xxxx，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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; V( [- k6 l1 J& @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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0 ]% H* F. a: W, F) S. c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？# ~; X3 V" _! W7 l) e
. ^ h" B' X) Z' l& {9 G! H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。。。: B; @& u. ~, q7 F \. L' s
' {$ @* N! O1 R% F/ X为什么相爱总是简单，相处太难？得training。/ P+ k9 a; r) G
4 t! n4 U. |' {) r, A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。。。
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对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。8 x: v B. D8 X& H" q$ e; V5 h
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雷达卡
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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