TA的每日心情 | 开心
2026-2-7 02:13 |
|---|
签到天数: 1955 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑
2 V- g7 z6 u( i% V0 ]% n4 A- \$ a: B4 X- q$ m# s2 d: d7 T
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。. U4 Y- Z9 d( y
$ S; V. B; ^* D$ i9 }2 f/ A7 j
跟大家汇报一下最近的学习心得。; W+ Q, S; T8 Q0 r/ {
. t$ B4 ?9 A$ q' r# p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
3 K8 i! S9 P) h! g3 r
$ _( v! G1 y1 z- |最怕这种品牌问题。简直送命题。
0 m, a& D7 A" `! W7 K9 f
3 e; c+ ?/ t% T8 {- ~' i3 J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 A7 w. G0 A' r: ]1 e' H0 V" u0 n这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。% B3 J* y5 @9 x9 S
( ~0 p# Q+ K" ^) G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。。。0 N8 G9 ^# S# C6 U
4 ]- h' I# X( I- O. w
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：4 k* ^. l; _3 Y8 ?% H, m
% @/ A) b; `" u/ A* T
Example 1：
! U$ c/ E! e. p) ?. N2 z3 ?( {" M' r/ \7 t+ P% A
咱去哪儿玩啊？
7 O- p: z# d$ V Q# p4 H- F都行
( E" O E; {2 a7 J) d) n4 |3 p8 f那咱看电影吧9 d& H* F: p( K5 F0 ?) _
太老套了
# U5 R% M' u, {: p2 x那咱打保龄球吧？2 [0 [- S7 G3 G' w) o- O& ^
大热天的。。。. S6 b; b0 C L* n. x
那咱去哪儿玩啊？. C& I, s9 o/ J. S' e) m( c
都行
. m! M9 W1 i/ f$ [$ _0 ^6 m' K2 d7 Q# ?
咱今晚吃什么？8 q: V" O8 I' \
随便) ~. X' w4 ^9 ~2 w+ S) s. V
那咱吃火锅？
4 N" W! v9 ^' w( v吃火锅长痘痘。
$ ^2 c! k9 K, v; ?# Z3 a那咱吃烧烤?9 g% v4 W+ `: L0 p/ f' W: I1 ^
上次刚吃的烧烤。# Q3 L9 k' I! c* ^3 V. M
那咱吃什么？ u1 Y3 s% _5 V# h) }) I. e
随便
. Y9 Z7 D2 o4 |' @+ e0 ?( ?
1 z2 X1 W$ F& J% J& k2 b: AExample 2：
2 j# }4 t( k9 {' }( RHouston, we have a problem. $ R3 x4 m% R/ n: Y2 r$ L0 z
What?
8 A, d6 ^1 B0 ^- a' g e4 O$ bNever mind ( Q: ], z* W6 p6 ~, G
What's the problem?
4 [- L. E$ U( T, P; j: ], B5 t* \Nothing ' W ]. u0 R2 z
Please tell us? & _ |: F0 Y8 S+ ~* a9 y
You know what the problem is.
- q1 `/ U* p0 r5 a4 A! ?1 b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 d: M8 |2 o7 V5 j3 j8 P3 [2 W
9 U1 {" }' Q4 |: r* e7 |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。( ]/ f/ D6 F& P w, a
( b) D$ a0 t9 D' J) d# K1 R* ~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。
' J: Z8 P: w* R/ W3 ~1 e2 I9 C' m. ~1 }: M- O' c* d
看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
! `; p( _3 A5 c再来看看前面的两个例子。。。9 A# k3 m l; P3 J: J
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。。。! T3 F6 E, r4 @
( [/ ^+ |) O8 ?, c; ]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。8 ]* s# { `9 ]2 F" O9 x
0 a( A: X) a) R+ N# u+ s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？
$ A6 I" @0 O, b0 D( _- M
: j! s& }4 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。。。
; W( Q( _7 L9 b2 b4 f4 A) m) V( h
* v" G9 w; ]1 O9 x7 z为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
0 ~+ t I# g3 z
( C" {+ Z! u+ H0 t6 W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 A* g- M( a# N: q% [# [' T7 ^+ E; T: ]( Y
对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。
% y; \0 b0 d( \' a0 U( [ |
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
+ L" T! Y1 B! l; r
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道