TA的每日心情 | 开心 2026-2-7 02:13 |
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 0 [) Q4 ]8 I1 @, v5 z4 K0 {
0 t* s# _' L5 |, s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。% z J; {; [3 M: Q/ l+ ?5 v4 b* a
7 \/ y' ^" o4 e% V+ S {1 E f. _跟大家汇报一下最近的学习心得。
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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
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/ H, f' J+ X" p+ z) x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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/ M5 J: x9 @! j* S这事儿勾起了我的一番思考,值得跟大家汇报一下。# {. |& z$ S& S& o6 N2 s' x6 k
; v: H$ J2 A% ~* l* E3 Y K1 v' c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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3 a. e5 u: n8 G- ~. ?' G7 f4 x+ 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:
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Example 1:
6 `0 a, C' a! I( z6 Z: a: Y% k2 y7 {* \# S$ B/ y( y; F9 b& b
咱去哪儿玩啊?: w' A8 G* P: V N% F$ ]9 s1 b
都行( j5 M8 J& y/ U2 e8 q8 ^
那咱看电影吧
- v( k- l* z* G9 U% Q太老套了 b+ E w" y! F% j3 d
那咱打保龄球吧?: L* P0 `3 M/ |" N2 c6 M- Q
大热天的。。。% w& j7 b: N: |9 m! z+ e1 G
那咱去哪儿玩啊?
% L3 M* L' {0 A! w" } Z都行
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咱今晚吃什么?; F' L( r) e" z6 M( G' Y& A
随便
! ^0 d) |' g; h# }' U3 \* D! i( d/ p那咱吃火锅?
+ @. G5 N! l0 u+ }6 q吃火锅长痘痘。6 h" O; a: A( l3 e3 |
那咱吃烧烤?
\7 a7 G' u& j上次刚吃的烧烤。
5 Y' h- Z; A5 d那咱吃什么?
$ h" b0 M9 \: r; f; H随便
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Example 2:5 F9 o0 m0 e4 h
Houston, we have a problem. 7 Z8 G9 T4 w9 |: ^! f, M
What? ! D8 O g7 Z1 Z* c( p* N8 \3 L) m
Never mind
" j( M( L/ N; K b( Q$ bWhat's the problem? # ? A9 F% }/ t2 [7 N' K1 ~4 V
Nothing 0 a* X5 X7 K/ e/ _
Please tell us? ( k: d2 ^! O: u
You know what the problem is.
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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。
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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。: n1 F) A# P: [0 n' I' R
5 s' x. Q+ [' Q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。5 w# ~) X' t- ^8 f5 |
2 ?+ f) L$ N( k1 k看到这里,各位男同学觉得眼熟么?! Y: p7 Y# s* }
再来看看前面的两个例子。。。- v9 I) C+ T* R3 r& Q3 R
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。3 R7 {; f1 [- ]! [
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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?$ I1 P2 M8 X- O! H5 {
: l" c6 B8 B# O1 K/ D, [* T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。。。7 K4 x% S ?% W! B- [ K# \, s: {
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为什么相爱总是简单,相处太难?得training。0 C3 M" K! H% D
# K' m b* j- `% m* i/ s5 W3 g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。。。
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