TA的每日心情 | 开心
2025-10-27 04:12 |
|---|
签到天数: 1953 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑
5 ~% x V! r) S& k y# j- H, k0 \ l# n8 q! _9 ]* J- I2 T& s* R
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。
0 V# K& Q" F9 |' n+ |" i- l
% w9 F- l# C- E+ H/ {$ d跟大家汇报一下最近的学习心得。# x% v# [; C2 M* A% ?
+ q6 ^$ H( @* X& }. N7 M3 E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
% g" m3 @) T1 Q: i- m, F7 ]
; \1 v0 o; E8 d8 H; Y; i- U最怕这种品牌问题。简直送命题。; ^( f7 X8 p. k9 a J
$ R9 E8 l, |6 t' \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。
5 c3 `6 B5 d# ~
这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。
/ T3 v5 Y' w; T: W1 r2 ^
+ r: A) ? S2 K2 V% E! M2 p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。。。1 _% N" q6 ]# A+ r! G; g
: }& m2 M! h `* D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：5 X# G4 ^; y& i9 H! g% H0 K
7 C; B9 c, y& W! b9 ]# ]2 _
Example 1：
% n, l9 u4 p9 {1 ^
. j k+ U! R7 {" x9 j' o( X咱去哪儿玩啊？
& x/ X/ X+ y# f都行 _" O N; n/ y% s6 F2 l O% K
那咱看电影吧
/ L+ E; i7 V8 z- C( v1 X, g) J太老套了
) `+ N9 ^" Y3 S. k) C1 m那咱打保龄球吧？3 S5 w" D- T4 _ a1 _3 z- t
大热天的。。。, y4 [- @3 K& H! R4 ^2 G# _
那咱去哪儿玩啊？
$ O+ F/ W5 j9 E都行
6 J7 g' K1 r% Q5 d: P( v; y7 S; ]
; M) T( J! j0 _3 S咱今晚吃什么？% P% W+ V* _- ?; m: D6 _! D P( L* `
随便
2 v( q% {1 J0 e! k$ c% t那咱吃火锅？
! \/ t. M9 b) |7 _ n3 |6 f吃火锅长痘痘。
1 N: \' a) p. |# q那咱吃烧烤?
8 X! I! z- ^% j* y& O& [$ s4 N上次刚吃的烧烤。8 t+ n0 O) @% O. o! w& C
那咱吃什么？
* t" N8 q) W+ x) f2 Q7 R3 }, V随便
2 L0 Y' O! N! q9 Q6 F: qExample 2：
; S. ~* c& D7 p6 IHouston, we have a problem.
7 _: _, }. U6 bWhat? 0 b9 `3 d' {9 ~( M' e
Never mind
! i6 ^; v4 N9 |6 e: e7 _: A9 gWhat's the problem? 5 A$ n+ @. J6 @
Nothing % _) v/ ]6 T/ D" z8 X5 H. G8 \# q
Please tell us? G6 Z+ t$ ^8 O. Z7 y! X/ B
You know what the problem is.
7 j* {. w# c! R4 t: l8 ~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。1 L$ U$ e4 ]) f6 n: l' }/ {( r/ n, m0 W
) w6 ^, O1 [! d- B
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。
" k' m+ ^! b0 Y) J: w7 I8 S+ D4 ?
( L2 F& b2 a0 j2 Y7 k# K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。9 q' z& B1 y& W! g/ Q
" G# J5 E3 Y4 l/ J2 h8 C看到这里，各位男同学觉得眼熟么？ t/ r+ K3 \2 X' d' m
再来看看前面的两个例子。。。8 Z( x% s: |8 s$ T& a$ ^9 r$ s% G8 R
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。。。7 a9 s% a# S, R3 Q
/ I. w) R, T5 V) \9 W/ S0 C7 c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。
f% F) Q" j2 i8 O5 q
" y; b7 |# G3 x6 T$ I/ P8 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？
. K; s( C# e7 c
/ O3 [/ `8 `! b9 v) J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。。。
. Q. F g- A* X i' [$ }( f7 p- E" }4 W; m( H6 u- f+ }% }1 C. W
为什么相爱总是简单，相处太难？得training。, g! R5 U6 L! V+ |7 X7 d# F
* Y# }! M0 {! z- ^8 F4 T
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。。。! O r+ ~% Q5 d' [
) L9 f R& x- t* s' a/ }对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。
0 D$ l. y1 ^& f% r0 ~0 K |
评分
-
查看全部评分
|
雷达卡
楼主
收藏
分享
淘帖
支持
反对
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
抢沙发
千斤顶
显身卡
发表于 2022-1-17 20:56:19
: u/ _$ j8 ?; A: ]
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道