TA的每日心情 | 开心
2025-10-27 04:12 |
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 7 }; m0 J# r/ ?, J
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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。
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& Z$ ]( L: `1 u- h6 b7 y" T跟大家汇报一下最近的学习心得。0 {$ d6 ?, V+ U
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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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) b) w: Z/ |5 d( R$ d" ]$ |/ G3 [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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这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。3 a# b3 J6 |1 N
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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。。。6 ?6 X! p0 g0 t6 J
% c! U& p Z. z# Z9 ]) |+ \5 y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 r; z$ d/ m. f7 p& V
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Example 1：
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咱去哪儿玩啊？! ]3 [ n' i+ J
都行2 Y: {. `1 V( s8 u# J9 S, C
那咱看电影吧
; v6 P! i+ p* p5 n5 m2 g$ q太老套了0 G Z9 R& Y/ E/ ?( a! `. ~/ {
那咱打保龄球吧？
3 q8 |" f# a- d大热天的。。。2 `! q: [! ^8 P% r8 r9 i
那咱去哪儿玩啊？
# ]. I2 p: @) T7 C都行$ s" J0 z: d! L
+ I5 t3 K F+ h# m C
咱今晚吃什么？
+ z: i. v4 M" Q, t) e8 S随便/ \8 T( R, u" m1 e* _$ l
那咱吃火锅？
5 Q7 z5 L5 ` f7 y4 v& K吃火锅长痘痘。9 m) B& f* d2 J! L9 A% j
那咱吃烧烤?* K/ ~6 K1 D" ]2 G+ {
上次刚吃的烧烤。: E) L6 T9 T1 i/ ?$ `
那咱吃什么？! _5 F0 X0 l g: \5 ?
随便
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Example 2：
1 _. q4 U+ n. X1 ^6 t! kHouston, we have a problem. : r' x. T2 f- J
What? % R* v% n9 x1 \
Never mind
; N [& V F8 I7 j2 u4 Z6 IWhat's the problem?
: l1 [9 R/ F. Y8 {3 d. ~Nothing
0 E D( k( V3 z& WPlease tell us?
: E$ t' a' I) f) [5 gYou know what the problem is.
3 q! J) {: Z. t3 A8 Y( k' f: G0 \4 Z
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。% e: I1 Z* B: C7 K) y) v5 z& _- ?
+ Q4 {' f0 c5 ?9 K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？8 ^4 [/ t+ Q* |
再来看看前面的两个例子。。。4 }1 j- |, m$ f, ~% N2 {9 C
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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- ]- h9 k$ w) H$ d) p. m: `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。' Q1 L5 g$ v4 u5 C& g
1 s1 c* i6 b" b; u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？# b x, m5 j; |
2 Y4 l' G# o7 l: T7 O9 l+ P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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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。。。4 w) o) W/ ?8 P% C, c
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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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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