TA的每日心情 | 开心
2025-10-27 04:12 |
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 5 D8 F$ V: C& [
/ M" q' m# G4 d2 a- Z: i8 }3 c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。5 ` D2 g% z/ w4 f7 \& k
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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5 P8 u% J) v. o, q7 f6 Z
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最怕这种品牌问题。简直送命题。
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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。
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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。2 X1 o4 E2 i0 J- }) N# J
O1 S9 Y$ Y* O, I0 ~" N. F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。。。( M1 g' d, d. ^4 q
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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：$ L, k' |" z$ t; n9 Z$ U& e
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咱去哪儿玩啊？8 o5 `$ a+ n5 r# E3 X8 ^
都行7 j% _) e r5 L* W+ {. m
那咱看电影吧7 V9 V2 D# A& C7 {4 T' P
太老套了, s/ h; `2 d$ T8 j1 _/ }
那咱打保龄球吧？
& A8 E6 Z& K) X0 Z- h ]8 h- t; p大热天的。。。
* |8 B# g4 b6 v& y* t8 `% h那咱去哪儿玩啊？& L9 C1 ?6 O! Q6 h! T7 c9 ~+ v
都行
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" |0 s8 F; `$ F' G% i3 {8 l8 c咱今晚吃什么？
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那咱吃火锅？
6 E9 E0 X" |1 `7 y6 Q/ z7 Y吃火锅长痘痘。7 r5 X( n) ~1 q9 T6 D$ e
那咱吃烧烤?; b [, W! Z2 q: p3 O% a
上次刚吃的烧烤。
, z2 h8 p. e2 N" Y( T; }3 s5 N那咱吃什么？
% f5 B$ \( U; r! p随便
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Example 2：
) F' Z, N i& x5 N( d8 aHouston, we have a problem.
. U- ]$ o6 p3 A7 b6 ]What?
* x) X5 S1 C$ b; uNever mind ' F% C) b3 l0 }5 y9 i; F
What's the problem? 7 @8 f: M0 W- ^; _
Nothing , c- N8 o8 N+ V0 T$ L
Please tell us?
' X* d6 M. O* [& ?! ]You know what the problem is.
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+ D! V: Z" f) u% A; ?7 m; y6 u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。7 \, L4 @ z: y% P- h3 }3 I
. _& E3 k7 H( t- y" o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。0 C1 R, O# i4 ]
/ `8 x+ y# h6 }6 m3 A. D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。8 X8 t- B. f8 }& p: b
1 i, Z& K! t4 t; t, A/ w看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
. J' P- s/ H; B3 C* \3 o' s再来看看前面的两个例子。。。0 Q+ [% I# H$ I3 t: o% Y6 o
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。。。2 a$ h- l, R! k$ x
* l: g k7 D! |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。。。: k9 V4 v5 ?( W- `" J: ?+ K
8 c# n0 t7 [: m为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
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- }- O1 Y) t% h9 j/ V5 S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。。。: L: n( }' y/ w) \/ k8 \ K% n+ _
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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
- A5 \; r0 e) ]; }9 [* b$ c
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道