TA的每日心情 | 开心
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 2 m" B- T/ |: L. L; p) ~* [
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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。- t, i. q# @ C7 @/ k
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跟大家汇报一下最近的学习心得。3 Q9 |3 o1 w' c
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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0 C; L3 D6 J' L/ S
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最怕这种品牌问题。简直送命题。9 Y P3 P6 {: p
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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。
1 [! L, M6 c' H+ z% p1 d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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3 _, E9 j4 U# ]- T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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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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! f) i* f* u" ?9 o# Q+ A4 \Example 1：- H: \ I2 _* ^% j
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咱去哪儿玩啊？
: h# \" u4 T, K都行6 ^5 U8 |3 C7 ~6 S' L2 B
那咱看电影吧
0 e' e; w( t H) n* r太老套了
- I& L# I8 t, O' A' X那咱打保龄球吧？8 ^* M' l; ?" \) a
大热天的。。。
, ~$ J6 l+ m! G( c) i& F那咱去哪儿玩啊？+ n @0 ]9 b! k
都行
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$ a) L2 B3 L8 f1 T: h* t咱今晚吃什么？+ e o4 R! z& Q7 ~1 X& D* M
随便 l" W# s2 T2 k7 A
那咱吃火锅？: B/ S6 F; t9 ^ F+ y3 C3 ?
吃火锅长痘痘。
' M+ `/ p3 M% f, r S那咱吃烧烤?8 z t# D* w- D
上次刚吃的烧烤。
( v/ I- i: v+ o }/ n* E6 ~那咱吃什么？
7 p, b: _9 T& r( j; A# J& C, Z/ w随便
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Example 2：8 w. ^) [) ~. w) |# |; I; \
Houston, we have a problem.
8 L7 E9 r: U( w3 ~6 dWhat?
8 b$ t; c6 }+ j P( m: }2 LNever mind
" ]0 ]4 Y z! S$ J* F) AWhat's the problem? 7 ]6 @6 m q% @
Nothing 4 [6 ^+ u0 v* v( m5 C
Please tell us?
& C- \) V0 L' e$ L OYou know what the problem is.
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2 I+ {6 p$ {4 w4 `* G. C+ N3 n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。) j8 {* n# }) G0 u5 O& e! w
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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。
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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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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？5 G+ E6 j# r( L6 N. ~& K
再来看看前面的两个例子。。。5 J! g( t$ @1 h* l
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？2 F& F1 U$ \2 r" y' P
8 L# `$ S4 I+ H# u) p+ c. }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。。。9 k8 N; r6 W1 ^. D+ j
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为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
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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。。。1 }8 W6 P* \% y) p- R( T# A
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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
( l0 z0 q6 ?) }% }$ X
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道