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 ) T5 f3 u4 _6 d6 k5 V! R: d7 T
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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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* E H+ I* k Z3 d& `跟大家汇报一下最近的学习心得。 U: {1 C; I6 t- P
* Q h. X1 M' A6 c4 J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; j1 e1 S% I; A* x1 g* p
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最怕这种品牌问题。简直送命题。' _0 |; j/ E/ ]- d
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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。
8 F- @& ~3 E& c0 v1 O' e+ ?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：
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Example 1：
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. I. r" k- d& b: a咱去哪儿玩啊？
, v( y) ^% H8 i: t' O5 C都行
5 |& c9 O( y5 q6 f! A# V# [: O那咱看电影吧$ ]3 F& t1 M# Z1 G- Z
太老套了 M' j: D2 j7 s" Y0 ^- m
那咱打保龄球吧？
0 X, w. U( X/ h; c大热天的。。。* ]' D6 N* N% q3 @" k$ k" ~
那咱去哪儿玩啊？
1 H2 Q3 x: Q) k( K都行
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咱今晚吃什么？7 {# X" ^1 s# K9 W Y& e. ^8 D
随便# k' V/ T& \) [6 z$ a% P1 j" x+ e
那咱吃火锅？. s: H) y( h( k7 Y! t6 }- Z! _* _# ~
吃火锅长痘痘。0 _# e9 b0 j, Z7 G$ I9 e
那咱吃烧烤?
8 d& W3 A% _3 K8 ]上次刚吃的烧烤。% Z" |* z! b$ J N6 R) W9 s
那咱吃什么？3 |& N" x- R5 o/ i% r# K9 p
随便
6 y5 f' j+ y Q. b2 aExample 2：' H0 ]1 w5 N0 G
Houston, we have a problem. ( [6 a2 B" q& s
What? ' V, `$ O, P1 t% n
Never mind
- `9 P; y0 V( K6 EWhat's the problem?
" n& e H( F" @0 N- wNothing
3 L, K9 \' E' ePlease tell us?
$ u0 w) X, r4 w1 NYou know what the problem is.
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# \% E8 p0 V, h9 q! ?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。- T7 B9 E" |& X2 F+ G0 V
, E- ]) Y. i$ z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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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。( O4 E$ u# Y3 u$ H
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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？# g _3 n4 j/ A9 S& Z5 _
再来看看前面的两个例子。。。
- i; G; B. D$ ~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。。。' z4 }$ p6 h" ^- B8 a
- R, U) A0 ~- h" \! K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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! b+ S$ |$ H0 ` T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？, B) o- L' A8 @: Z: Z4 P
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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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" m3 o9 g! P6 U0 n0 ~6 z3 l为什么相爱总是简单，相处太难？得training。4 p, B- S- t* _% b
0 y! I0 g8 G$ @# Y( l/ f* p' V {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。。。+ a$ d( m5 h5 H- U! N6 l" [
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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
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道