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
5 h+ I! N$ R! ?' f- w& h* J1 Y& L: v
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; J! Q5 q8 r' [ ^4 I
% f, F. h7 l% P6 F9 X6 V- m: a跟大家汇报一下最近的学习心得。1 V) @* q" K: N/ |0 ^* k, h
0 f# K: }( J l+ }, U: v. d0 m1 R
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4 y% Q6 q! Y( ~( p# V8 Y: e
+ b$ z) T: q* G1 x: r最怕这种品牌问题。简直送命题。" ]" N1 J3 l- v) C8 Q
5 Y2 B3 ]: t3 g B: z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。 : O4 J/ N+ J* u! j0 m. T6 G
4 z* L' D; e: k( ?* u这事儿勾起了我的一番思考,值得跟大家汇报一下。/ e3 V% r' c ]; `
1 e- ~: ^6 z6 r, l, j4 `) V. s
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。。。
" W3 x$ K# l$ T v* O9 V+ t
- W9 x! b: m! b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:
- r0 A1 S0 C" `/ A* [, a* t% c+ Q( v; q! ]" N
Example 1:9 |6 ^6 d D; q" k- [% T4 E: g
# {, a" O3 P @8 j
咱去哪儿玩啊?' I: | [" l+ }- }; c- U+ M" J8 N
都行
5 e1 m* z" C- s. l& Z0 G那咱看电影吧3 L, f2 c- E( j! [! A& `
太老套了* W4 v( V% j$ F+ P3 D6 F* X8 ]
那咱打保龄球吧?/ C! x+ h( v( S& d: j4 c+ d
大热天的。。。
8 }( z7 @$ c; ?5 K' N! c那咱去哪儿玩啊?5 c+ G. J8 [9 i7 B7 Q9 `: ^
都行
# r' X8 K& Q+ X! I: W2 ]
% \, G! ^7 \- k* O1 J$ D) S2 C咱今晚吃什么?' |; S* P. |2 n8 m! i4 b" F
随便
/ B3 h0 L _& ^2 v) K3 ?那咱吃火锅?* r* A A H: `, [: ~, U
吃火锅长痘痘。
" V. x4 A3 j9 w& M8 R1 D那咱吃烧烤?
& @9 W$ h' e% ]% u4 ~上次刚吃的烧烤。
: D Q. p3 T7 q, n5 K: Y. u那咱吃什么?
& q5 r% ^0 a! d. j# v2 \ q随便
- b$ ]) J* v- ?9 P& I" R
* w: |7 b0 d/ t3 d5 u$ }Example 2:
; m- K* {6 T" AHouston, we have a problem.
Z' y9 T) O# U1 `What? : [0 E1 u' d0 A( X/ l* S v
Never mind 6 f; t) _2 h8 }6 T w" ]/ Y, G
What's the problem? 2 o, I( y8 {! _
Nothing
; P" d" s, [2 ^+ S. sPlease tell us? & W9 j" a; k' h% D5 l
You know what the problem is. ' ~+ N0 `$ U: U1 t- l" T" D
% g U" N- d" @ M4 }$ m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。) y |, Q, f/ B# u4 f# H
' G J8 W( \7 N. v
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。2 h6 |7 C$ g$ P7 h" Y+ Z9 u
0 ^$ n* g7 T) l3 ^( y- y
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。
* h8 }; y6 \* C3 Y/ v* f2 t- E
看到这里,各位男同学觉得眼熟么?
) w' c: o% l! _# M. M% t' j再来看看前面的两个例子。。。5 ^: g" c. C7 F, |: r/ e
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。。。0 h" Z4 j1 E' Y3 P8 Y) z% N3 z: {3 g
) a" e: N6 T( G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。
: U: t7 [1 T) S9 s( I: F7 ~( m- c+ n% g7 }- i( l# }8 r8 t: n# {* u
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?
* C K/ a3 O- X: ~, ?/ ] `, x$ B7 Z- L% F6 y% I
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。。。1 l6 ?& k, |0 f- d4 _$ M
/ F& T% n3 R/ S为什么相爱总是简单,相处太难?得training。7 M4 I* j0 e& K5 [' C
0 f+ w" ?3 f, G" ]' C* ^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。。。# Q% _( B9 Z* r8 G# O" ]! L# k7 m
$ t0 q; p% a$ T对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。! m$ [8 L* h' s' n0 U
|
评分
-
查看全部评分
|