TA的每日心情 | 开心
2025-12-26 03:23 |
|---|
签到天数: 1954 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 9 y( p+ }1 ?- p C6 l: V ^( e
; O7 a. c5 F* l* b- h6 b1 Q
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。( a2 }1 @/ U* `: | }- U
& N5 `+ z8 ]+ H% `8 Y$ a
跟大家汇报一下最近的学习心得。
, [+ [ M1 G2 B! [
( `- P, P6 p, |$ T/ K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
: ^) A1 K+ |: h( \! X8 y
% Z7 F( L& f! f$ K5 U8 h最怕这种品牌问题。简直送命题。$ j8 Y }* _/ V& F
" h( X/ y3 v3 v
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。
) W0 m8 P. ~+ T4 Y
这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。* q7 N/ f1 D% h, |6 Q0 a8 h- j4 W. G
5 z$ q8 {% j8 f) n" l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。。。, h6 n8 G; l9 y, R+ E
" Z* I& E5 E/ ~6 Y, Y! v% ?
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：" n" R" S# L) X
2 F) L( S* s. Q
Example 1：6 W3 ]7 f3 O6 [% P
s) y: `' H) o) }: C$ {
咱去哪儿玩啊？
* v) @' w, A+ t' {4 f都行
5 P& O3 Y$ y- r3 f$ m7 b8 Z那咱看电影吧
/ n6 i. ]. Q& x太老套了
5 V6 V: j: ~3 b5 b/ p9 `那咱打保龄球吧？
5 [* j* `; P Q9 b0 n' D- C5 O( O大热天的。。。
' i, `( g; B( S4 v! j" c那咱去哪儿玩啊？
" L' M" X1 d2 B9 K/ @都行
% V& R: [" K' ~3 ]3 \
+ T- f6 @% C7 c' Y9 ~咱今晚吃什么？# B6 C5 L8 H6 n: D2 ~
随便
5 Z! v- D [- ~$ b0 ?那咱吃火锅？
7 d2 c8 _2 l9 x% q吃火锅长痘痘。
- p: D! Z( Q: g; L* k$ P7 u0 {# C那咱吃烧烤?: W. e6 Q/ ]' s$ N' v6 N
上次刚吃的烧烤。
6 o/ `4 C9 @. P2 y/ l4 V那咱吃什么？' ]! v; v+ ~- t& g2 F6 B* N0 M; ~
随便
6 N: R H+ z' }
4 N" I+ q" U3 c" y: q9 B" LExample 2：
, u# d0 K8 J9 D6 dHouston, we have a problem. 9 L0 ~! c- j1 m' h ^4 R8 i* e" d
What?
& w8 x0 m3 l4 W) p& v1 pNever mind E- F$ N+ K3 T( L" U7 k3 _3 \
What's the problem?
& z# [9 h. x; V0 r2 t zNothing
6 ^8 S p" `( nPlease tell us?
0 |/ ?. [7 Q3 D) F2 f. }; iYou know what the problem is.
- e: [! Y6 x% g
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。/ i; B8 L, N$ `* U2 h9 N0 s7 {$ \) H
" t X9 ]0 G! y% r$ C# N( }, J6 M0 z
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。
$ [8 P+ S; Y! \- y% Y% ~7 P8 L. j4 T! B9 Z0 {& g
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。# _; V1 w" v) j: W2 m
/ Q6 F/ @' L* o; {- z P看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
j7 {7 Q9 J7 K" L* j. K: }. W1 ?8 I再来看看前面的两个例子。。。
; l3 e: U- P. t, d' m" Nxxx，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。。。
/ a* }1 \( ?8 c9 v+ [) Q
M5 C4 }# y; G/ s3 g& d0 V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。
( d, E, V* {3 t4 N
5 k% j, a) T- }# y, W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？, e) F9 k' I- V5 \. P. j
+ e. @8 q% Y% B. o2 @, u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。。。
* e( A- O7 {4 w2 d2 s+ d f/ a8 s/ `) w: i7 M
为什么相爱总是简单，相处太难？得training。4 d# w4 l8 Y* M% u/ I5 E
9 Q+ ^6 u. i Z5 B
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。。。8 T4 @ ~3 \& V( {: {
5 b, ?0 r+ S/ a6 s+ N! t对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。& R% I. _1 P2 n& g; h7 _( v, |
|
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
9 Y. u2 B! R+ K5 ^* v
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道