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
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6 W0 S) w5 A9 W2 k7 ~+ I) A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。( t0 }) B# L& C/ ^3 t9 G! ^! N
' e5 r# B: v1 g2 b. M跟大家汇报一下最近的学习心得。
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0 f+ B+ N5 N& p1 J5 L- F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* W: x& w9 V* U8 o4 Z! r
( G1 U: _1 K( D+ c; i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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' ~0 Z, J$ a$ n% R1 q4 ]这事儿勾起了我的一番思考,值得跟大家汇报一下。 B5 @" @. t6 `# k
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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。。。4 b4 Z1 R2 a% Y
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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:) g& M. g8 V D- F$ C
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Example 1:. `" s% d0 ]+ k' G5 b) @" b
6 R; _/ O/ ^) K; P咱去哪儿玩啊?4 ]1 \3 Q- e5 f, J
都行% [ I+ g) ?, s/ R4 r0 ^/ W
那咱看电影吧
* c. s% M5 G% x4 z7 M% k9 B太老套了, a7 V, e/ E1 O
那咱打保龄球吧?
" n: |$ V4 C/ y% g, O, L大热天的。。。( B/ K6 w7 o" S' [7 X
那咱去哪儿玩啊?
: i) b4 ]9 h6 w6 U U. D& N/ G! m都行
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5 Y0 Q: g. U6 v咱今晚吃什么?3 c8 \" W: x& c% @
随便
5 j8 g! s6 N6 C3 L: d3 V9 `, M; i那咱吃火锅?& m+ ]( N3 ~' Y2 Q
吃火锅长痘痘。
" ]* W9 b: q% Q; A; ~- G那咱吃烧烤?
1 }4 n4 o; v! x+ k* `; L上次刚吃的烧烤。' b! @- g- x& [8 ]- s" K+ n
那咱吃什么?# L4 {7 |4 ~8 {: h
随便 / S% C& ?2 c5 x2 x1 X
/ b! a$ d+ K$ Y; Q& u$ FExample 2:3 j. x% E: c M& ~$ W6 _- M7 q( Q
Houston, we have a problem. 8 ]2 O9 c1 j6 p9 a
What?
: I/ L& t: C0 |/ h5 j4 Y; ?- pNever mind
6 x4 y2 a* `( R9 Z% e8 `What's the problem?
" v. Y. R- y" O9 J: r5 ?Nothing
( i! q- `7 t9 Q" K# h- R2 Y. XPlease tell us? 9 G: e4 c3 w# o4 v
You know what the problem is. # V6 P: |: m2 E6 }" |. ?
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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。$ q8 l$ s7 c2 Y7 y
2 S4 s5 t. [, M( l$ C* K/ i$ Y0 I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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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?
! g2 p- s. l7 J( B9 L再来看看前面的两个例子。。。
0 S3 k* P) D0 hxxx,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。。。9 m; ] g( L% o
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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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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。。。# @6 E( S+ R; N. Q! l6 c; j
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为什么相爱总是简单,相处太难?得training。" r( ]2 N) b0 {, v8 J' x
! s( R5 e" W+ ~- a r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。。。; r9 z: p4 J* `, m* Q/ t( E n! B+ y
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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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