TA的每日心情 | 开心 2025-12-26 03:23 |
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 4 I6 f/ R, ]8 x8 }9 [9 N- p
: d: ^$ g3 P- j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。: m1 I6 q. {) f5 W; y3 A) \
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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% p. Y5 D2 O0 N/ K+ x6 v* r/ ` w+ t
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最怕这种品牌问题。简直送命题。( e5 p; L1 a: J
& c1 J: ~' u) p9 G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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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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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。。。) p, D* f2 X) a! Y$ i' {$ ^
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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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9 a: [ X6 D! b7 s8 N( i/ a2 ?Example 1:& `! R. J7 E" o: z2 q: S
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咱去哪儿玩啊?
, ~/ Z+ I& g9 u$ B: M, v* P e都行. `" }* z2 n) p1 ~5 j3 t
那咱看电影吧' t4 D# V* E; h% S$ r9 j
太老套了
9 H' Y- ^" E9 z8 \& C; j那咱打保龄球吧?4 H" J7 b, h: i' v7 m. `6 ?
大热天的。。。. s/ n. `0 I. y6 T
那咱去哪儿玩啊? N# A+ M/ F F3 V9 @. V3 e
都行
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6 }3 V( E8 r3 a! R7 t& D( _咱今晚吃什么?; \- N" m+ V b$ H! I8 N7 r
随便
3 ~. p4 Y& I) w- A1 }那咱吃火锅?
# \' t( [2 |$ O( F/ c) P吃火锅长痘痘。; F) F g& }+ r- v
那咱吃烧烤?
5 l0 f! A' s3 X上次刚吃的烧烤。
: ~" \1 \9 D% ~9 j8 u那咱吃什么?
. U5 Q6 Q; `9 j3 W7 J+ P% P0 d1 u随便
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; R8 Y; {1 R0 f. hExample 2:" A$ W2 O0 J, u& h" G. k1 T5 c
Houston, we have a problem.
, }! `, W3 y2 _2 V3 f1 `0 [" tWhat?
( U. c* t$ W* e9 Q3 r. MNever mind
J* k T2 P' n- yWhat's the problem? ! H. P! G, w1 l7 b; D7 B
Nothing
% U: `% T* X( j$ @! IPlease tell us? # D' Z7 V9 k2 M; m
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。1 Y! L7 F+ F) Y- q7 D
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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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& K+ ]7 y8 X6 k C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。3 s5 n H3 m% T
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看到这里,各位男同学觉得眼熟么?
U& G# n9 M" I再来看看前面的两个例子。。。
3 h+ u$ l% ]0 Vxxx,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。。。6 P8 ?8 h) s+ L2 X) t3 T5 _! ~9 r
$ l$ @: g8 N6 l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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5 t9 I2 d. l' h W3 E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?6 d4 m$ _9 x/ s+ s: V
3 g2 {! ]! G% D& u/ Z, U" e! b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。。。& i4 N8 @$ N3 g+ \# T
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为什么相爱总是简单,相处太难?得training。8 q1 s0 ^: \0 L' }: q% O1 g
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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。。。 w0 J' v8 Y& C3 |
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