TA的每日心情 | 开心
2026-2-7 02:13 |
|---|
签到天数: 1955 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑
2 N, |8 x! u, q3 L: }* ]/ s' B4 V7 r9 e) N* M2 r: w* Q) j' O
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。
/ e% i& M) @5 r+ `1 K
, U% |9 i, k* _& F跟大家汇报一下最近的学习心得。
0 j# p0 j9 B: g J2 T
8 o2 b( T5 G x2 \, H0 K; O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
6 k; K2 W7 a9 R5 r. R5 f
1 s; R5 b; `1 V; N; s5 n最怕这种品牌问题。简直送命题。: |5 e* o- c) G& W$ v/ g: p
7 G- }3 Y! V1 [( Q$ F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。
" I% S, k9 k% g1 q4 m1 T- M% l6 z
这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。) I# p' r: M% V4 h/ o; t! H
! k. o8 I& u! \3 t* u4 _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。。。
/ J$ V3 J P/ e" j. i3 ~! h1 {1 `
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：; s0 t* s4 L9 w' f1 a
7 r) P" t: E j, WExample 1：
, d) B F! E" d5 R+ u& ?! k$ {6 o% H9 g! ]2 S
咱去哪儿玩啊？) q1 C) j+ [' Q7 Z2 a
都行7 h, A' u6 l) }2 y
那咱看电影吧
* N- Q7 F: R( g( f0 m& K3 O. U太老套了
2 d ]" @8 ^# }1 u" a) F; v& Y那咱打保龄球吧？' x% I$ z; L) ^ M
大热天的。。。3 x) Y( ]( n) c1 b% I$ j
那咱去哪儿玩啊？
" A5 ~" `% d3 r" p- M都行9 F/ i: S; c& y3 T# |- ^
2 }7 R: i8 V, W1 J1 O5 u( A
咱今晚吃什么？
8 d5 n& g. L0 Z" I5 M3 g9 C6 b/ S随便! _6 e5 h% H. i4 X- d, L
那咱吃火锅？; }2 J2 o/ r. i+ {$ i
吃火锅长痘痘。$ i) f; E8 Y- c- Z) r- ]3 [( H
那咱吃烧烤?6 I: y. ^8 X- Z5 x6 b7 d
上次刚吃的烧烤。9 w1 D) ^$ P+ H" P
那咱吃什么？' J4 T* u7 E" {2 T* u/ ? M: Y
随便
" [+ K- _* V+ z" n. U" D6 x' D% A Q9 \# G( N- T* X
Example 2：
# i1 w2 _- [9 Z) p; WHouston, we have a problem.
/ I% _: p" s8 D3 Q oWhat? 9 _( z5 L$ G+ I7 G
Never mind 2 k$ q* c2 a+ G1 u9 g4 m7 ~
What's the problem? 6 m* e) ^+ @6 N0 S9 O' Z( a4 t
Nothing % ^0 x" [# B) W( f
Please tell us?
1 q) M% B; o' \! y. A/ j* i/ [+ tYou know what the problem is.
( t. N, w4 N3 b0 I$ e' x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 ` C( i/ z* w5 Y
% u" S7 _7 p d+ U* 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。
7 T6 T+ h* Z( I( P
+ H- {2 Y9 T, |( b4 C9 j8 F* ]+ {0 \6 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。6 N: H: O; v& l. I A
* w7 |( v, T. m! L p看到这里，各位男同学觉得眼熟么？3 \0 k# o* N c; \7 [/ v1 S
再来看看前面的两个例子。。。
1 R4 N) n" d" P9 ~) Y# A7 Mxxx，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。。。0 c% O4 S: ~! E& d1 H& b
& |6 T& w, p" ?* I' [
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。
- z# |" x& x" u O3 _8 f% _$ P; e6 G, i
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？
+ m5 j A# Z* |) T' s, V$ k' ?6 \9 R8 U# J$ X: s" `1 n% g/ o5 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。。。
8 a6 D; N" E9 P, s5 S5 l5 Z0 w5 L5 y
* s* @) Q/ y f" {" k. g) d7 g3 o为什么相爱总是简单，相处太难？得training。) d. p4 C( l( c% E# n1 \+ V9 _/ u
9 F) I* T" |! o2 c6 L% b( U
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。。。
* G, l w2 f) b8 ]; i
, t5 s% \9 P, o' a: W对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。
" _! F' J/ f; R5 D0 {/ B |
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
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道