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 6 y- k2 [/ N& l- ^' f) x7 G
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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。( a6 |$ ? d# T
- v3 F3 G* L4 P% ^跟大家汇报一下最近的学习心得。/ m9 i9 ~# N. d W7 M
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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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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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; O; ?% F1 B/ U E0 C r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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1 {$ J0 G' I% `/ L3 ]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。。。; v6 z' Z j# l8 c2 P
+ X7 O$ K" s9 C# M$ ^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：: W& E; S! I1 m, ^0 n- O
5 O- S$ G& `$ U( l$ z+ qExample 1：
2 k% ?4 \+ J, ~, {/ R3 D V O/ {2 W4 O
咱去哪儿玩啊？
, R, V7 ?- t# z都行; b+ f7 W3 q* h' u/ x
那咱看电影吧
; A% Y4 R. B$ H太老套了
/ h/ l6 h0 P3 M) i+ t* \那咱打保龄球吧？
6 b! x" t9 Z+ ?; n* F: U e大热天的。。。
, Z9 k. P+ y+ E6 l$ `那咱去哪儿玩啊？
1 p/ D) i% s0 l% P0 I& r! R/ x( j1 c( l都行
% [' B0 G G/ w
& m/ `" z0 x' c# Z2 L: z咱今晚吃什么？
& t' C2 C1 Q/ d随便
0 l. B; l ~& } E那咱吃火锅？
% g+ m% T3 D+ M5 G: `5 v吃火锅长痘痘。0 K& a, b! n1 A9 h
那咱吃烧烤?# ^; e5 y* x7 ^4 w* ^
上次刚吃的烧烤。) ^0 w) k. ~& y, x& r
那咱吃什么？
) a2 V- \! `" Z. d9 x! s) o随便
' c1 G' U' Y2 tExample 2：6 _7 O- F9 |3 ~
Houston, we have a problem.
- x* W* j& S4 V: c) `# p- f# b, E$ hWhat?
0 s7 d( c8 `! g; s4 _& N* {Never mind & U5 ~" y$ w! K- v) G6 v
What's the problem?
: J: c- }3 z* g, ~Nothing
7 u" D7 p# U5 b+ j3 MPlease tell us?
9 h8 v X* I' eYou 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。3 [0 l3 I1 F: l; L2 i% E
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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？$ K4 m% |2 p2 _ p
再来看看前面的两个例子。。。- R) |' j# d/ P$ S4 l: m
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。。。; q+ N. b: o' ?, Z! Z" Z1 _
8 N0 f" q* q0 |/ ~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？
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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。。。
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' e4 B/ U# {) F s9 f) n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。。。
0 u: i' b" _9 p% ]6 ?
+ {% D0 w8 l/ R6 b) j" J, p5 @对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。- Z$ B8 a( X% d7 F% B: Z
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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
9 V8 m' O& G! C, {: m
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道