TA的每日心情 | 衰
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 9 f& R! o* e0 ^$ t, X Z
9 [8 `% |' i _$ e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。$ ^7 D0 f- R* A! N
v8 F1 _( P+ J7 W" }; @- c跟大家汇报一下最近的学习心得。
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o% E( s$ x5 l6 T( V! r' U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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最怕这种品牌问题。简直送命题。
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1 u2 y# W" P. R2 N: {! w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。* h/ J6 q/ n5 G1 _% I- p$ i
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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。。。6 D) r3 ?" i: M7 ?( ~
0 R; A7 Z" _7 ^% R, ]5 C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：
# F: [1 a9 V9 d
4 q0 w, f2 a6 p1 s3 j! R' b- S" \咱去哪儿玩啊？
% S! A$ f+ W7 a# A+ D" r S都行$ V' V4 ^) I' w, |7 ^, j
那咱看电影吧' L( U. }& R4 \. H5 |+ K
太老套了
$ R# i3 \- |, f' f' |那咱打保龄球吧？
) k L3 {$ ^1 A- p7 j6 G8 [$ e大热天的。。。% X( h* q6 M* E. L5 k: E# j
那咱去哪儿玩啊？2 {# E% ~# ^! g- A
都行
* Q3 `, \2 V( S
$ G% T- J* |& V0 F咱今晚吃什么？" ?3 B1 V3 u3 S) a; o, b: N0 V0 k
随便
/ [0 Q, N$ U" v那咱吃火锅？
+ n0 O6 l6 g! i6 s吃火锅长痘痘。 c% @9 i/ T8 X
那咱吃烧烤?2 E. Z- x- U4 J U
上次刚吃的烧烤。
5 v$ F( E( p* A! r2 H那咱吃什么？
5 s5 M; d* B- ~8 D$ a% M6 a随便
- C& t8 ^4 U4 gExample 2：1 g/ S3 e$ M5 C% o# ~4 C
Houston, we have a problem. 1 {; d5 h/ q. l. [
What?
" M& R( ?/ d" R nNever mind # `: t; u- \% ?5 t
What's the problem? , ~9 e# m q# ?4 {0 x( o
Nothing
* D" R3 Z4 Y& h9 t @. CPlease tell us? 6 K/ b3 l7 j0 x0 D5 t; P
You know what the problem is.
' D0 ~! f6 ]0 `; s& t
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 F! z( x* r$ R& U( \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。: R' M2 ^, G! ]# f+ }) k- s
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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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; { i5 n5 [* a3 ~, L* n# x看到这里，各位男同学觉得眼熟么？9 r2 ^4 x9 ^: `5 f) J) Y( ~
再来看看前面的两个例子。。。
! P6 k, F% e7 ^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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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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* [) ?; N0 }# r为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
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7 a4 n: S4 Y G) P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
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道