TA的每日心情 | 开心 4 小时前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑
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: O, o+ M* T+ H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。
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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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0 v. z$ t% P2 k# e" P最怕这种品牌问题。简直送命题。
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6 k. w [! F) h* C# e" ^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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# l) ?7 \/ t$ S. N, e; X0 C( q: {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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" S. N G1 C3 k6 r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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I7 K" s6 x- w0 y5 H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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7 R/ i2 @$ v% [+ A3 u) B" K3 AExample 1:3 U( V5 w7 G" {, f7 Q
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咱去哪儿玩啊?% g1 o4 ^# ~* O9 c+ u
都行
Q) n4 k/ S% H9 B" B) s; e那咱看电影吧! J& F# B3 f$ t8 A
太老套了8 M; Y, o" @9 a( u& h0 T
那咱打保龄球吧?
! b, G7 } `5 w" `+ s3 a6 ~9 f大热天的。。。0 i, t& M$ F) X3 K2 }* u
那咱去哪儿玩啊?
: ?$ y2 W. U$ ]4 N0 E都行
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咱今晚吃什么?- F6 X0 \( }- m* G( C6 o
随便
5 q3 w0 Z' Z/ L" G那咱吃火锅?
; s# ?7 c; l" A& e% h吃火锅长痘痘。$ d" G; Q) v& t* G9 ^% @; y1 p
那咱吃烧烤?3 D0 k6 Z @8 q5 ^# _- P/ N3 F
上次刚吃的烧烤。
6 Q, {: G3 Y( [+ I" C那咱吃什么?
5 s3 c( \; c7 I, u3 r. h B随便
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Example 2:4 i+ A3 T% }' n8 Z4 U% \8 u C: d
Houston, we have a problem. 2 m2 i- t, ]# ^# X
What? 2 ]& [% C* g0 j- k: `3 E4 R+ B
Never mind 5 S# u/ \' d: m2 g/ J5 l( Z1 I) a
What's the problem? % O+ S6 J5 {/ e$ m% f: A/ l
Nothing
% [) i3 Z3 j+ Q4 ]( C' ePlease tell us? - N8 X+ |, }5 k/ _+ d, F
You know what the problem is. 6 J1 b3 q4 S6 A( O4 z: X
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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。6 O1 d0 t" h/ \2 F
! A3 r: c0 L2 I, W' b* q2 L: g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。4 g/ q! Q# @( g* G8 |
. B$ x. h5 v- K# N, h7 K3 F2 j2 s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。% p" v8 A; _- D+ M( O( [
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看到这里,各位男同学觉得眼熟么?
: z5 x. |5 [; ~8 @% b再来看看前面的两个例子。。。1 a( e* o5 _( a. n6 F' h$ [
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。。。; \$ g3 c4 T/ M* R4 o G. S
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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?* j' P; o# b% q
; G2 N8 @- q. _# P# [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 j, @5 f) H5 V% I: [/ L l; {
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为什么相爱总是简单,相处太难?得training。
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4 H- K4 }6 [, @! h1 S9 H% a5 d$ 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。。。# H- |% K8 S* q: |
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对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。9 j/ X1 O7 L$ u8 u* k) N
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