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 ; G" t6 \9 J* @3 n1 Y) c
% G! v1 y/ l2 p4 x4 j+ 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。+ l( @' N, U& R$ O- }% R' ]" A
) q, f5 y: A3 z; k7 S4 W跟大家汇报一下最近的学习心得。
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' y1 k" F& p$ S; E8 Z+ d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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9 W* ]. k1 ?: g! i( d n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。
8 ^ c4 h8 w N% M1 o这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。* _1 n* c5 f/ r# |
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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。。。/ j; s5 h- |( q8 G$ ~ T
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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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8 P5 r, k. [ P1 Z6 \* LExample 1：" I, T( H2 @/ p- |. J
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咱去哪儿玩啊？
, g: i% l/ R7 W/ r1 q都行7 D# W. U, P3 n" w2 m' d+ X
那咱看电影吧
' `! w6 d) b) q太老套了% k& C) N, {6 _. M1 d% L( h
那咱打保龄球吧？ M9 `( V6 U8 m" a
大热天的。。。7 F2 C0 \4 I0 g# }* _2 P7 D5 D Z% k
那咱去哪儿玩啊？
9 Q1 v) f2 n( P4 K' E都行8 z$ b0 J& ^! |2 @/ g3 P9 d4 a
1 X# a% L% c/ d6 k
咱今晚吃什么？
$ M3 d7 p- Z ~0 C随便
) E: l% W, R( x. D9 P! S6 G5 _那咱吃火锅？; x9 x. [) t# f% }. G5 R
吃火锅长痘痘。. `% k+ O7 ]/ k+ T0 ^) q1 J, f
那咱吃烧烤?
! A/ v0 a# h r6 w上次刚吃的烧烤。, ~& |! C/ ?2 D7 x `5 J# g
那咱吃什么？
- j" I) f4 [ s6 d5 E随便
# B* N0 n/ w' p+ JExample 2：
6 _4 }* B* n$ k, Y3 Y0 F0 FHouston, we have a problem. / T! L5 _5 ?7 n+ j( m
What? 4 Q& @; _# R( _ ?
Never mind
) Y# [5 W1 P* D J# M% c# \; vWhat's the problem? ; L" Q# N) d" k, c+ S* v
Nothing
1 |7 g n1 }! f( q) PPlease tell us? " S9 Y) q z8 {
You know what the problem is.
: B' j; ~4 G2 `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。, h# S: B& H. r1 R1 T
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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？
1 Y( U- s6 D+ P) [9 H. u) X e再来看看前面的两个例子。。。
5 |( U+ G' ^$ m$ k8 kxxx，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。
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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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2 l( a( @" I; f( H; G+ s/ \6 S: 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。。。! s, H3 x1 ]3 w; A/ B$ e2 l$ x( t
# s& h5 [( ^2 U, b0 w/ i% f9 Y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。。。
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8 I" P7 [6 ~% T# Q2 Z- L对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。
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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道