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 * Z. j8 [) q0 m; e8 m k
* ]* B# l9 l% T' r& l$ U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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5 d# |4 x- _4 [$ g跟大家汇报一下最近的学习心得。; Q+ d* @$ b$ s! s, Q& ]3 x
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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
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% e3 ~$ x6 X# s" R最怕这种品牌问题。简直送命题。/ M) H1 |; E: h$ q6 ~% J
1 y& Q1 j6 s1 W, t7 x4 Q0 z) w2 |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。
+ T3 t9 k3 i8 O4 w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。。。7 s2 s }1 { a
* M3 \- D5 X% v8 F: u2 x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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/ w& z, [' N. \& _5 y5 EExample 1：
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咱去哪儿玩啊？7 O4 p T M* y& ]* T
都行, g4 d3 [" d; O0 ^# o" Z$ D
那咱看电影吧$ t5 b: l* E! C) P9 ^
太老套了 B1 m3 p1 a& A& A% Y* d
那咱打保龄球吧？
' C3 N# x$ B* b+ z大热天的。。。
! X9 q) K- t2 {' n' ?那咱去哪儿玩啊？3 ~6 W- `& R& B. c i2 j; x( ?
都行
* s+ s: Y) r v, {! k' m$ k" I/ K% L: w* x; _6 ^: V1 [
咱今晚吃什么？, r# d1 j" u5 [
随便
- r3 k; f* t6 G# J& Z; Y那咱吃火锅？
6 Y: Y( t% h) t4 U吃火锅长痘痘。 W4 n/ R; U5 q# H( H
那咱吃烧烤?
2 s; y# g6 n; y上次刚吃的烧烤。
5 N7 F" Q7 {! u那咱吃什么？, x6 W( H7 J- N4 d
随便
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Example 2：6 z; J# n/ w2 U7 g) s6 ~+ _
Houston, we have a problem.
( g2 b) B$ l$ M. T3 DWhat? * R. k, Z# Z3 @# J9 f
Never mind
5 F( m9 d8 R, QWhat's the problem?
4 l) Y4 J4 ^. o+ v1 ^' rNothing . c! v/ S" w/ Q C
Please tell us? 1 t6 Y5 x# W# u" ^
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 s4 y: r& J$ C6 r+ Q9 o5 q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。
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# S8 i: a l/ E/ D5 |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。6 T- G9 E0 _/ \
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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
" V, }5 @+ N. K( w. h) b y再来看看前面的两个例子。。。" l) m8 b5 n- x b1 ?) Y [ P0 f
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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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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. V/ p& s5 Q" {/ G# S6 z0 ]* C& l( U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。。。3 h5 y' v0 S8 Q' e2 u
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为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
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% w6 ^1 d* y7 r W# l* M; r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。。。
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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
% \$ J# E) B+ g; S
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道