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
0 h1 v1 ]. p, \& v) x+ l; w% L, R; }* h* h
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。7 ~ ], J; E: ?5 ]; K8 ?5 b
. }* z+ U$ p% C$ p& _8 A3 ?: y
跟大家汇报一下最近的学习心得。' m$ q3 k; g6 n$ ]) d8 W
9 A S h: ~! }- z; R+ L; m9 B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
4 H4 w8 H+ [, l# P* D4 n* r3 }5 i3 s: ]: Y" U+ |
最怕这种品牌问题。简直送命题。 X: z1 f% o% |3 `$ }3 g' t
7 Y; J9 r3 ?' H
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 w9 } R2 k) ]
& c' s& n' F6 N! S- k这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。5 b O+ F* c) M% j6 z7 u
( W% G% Y' Q+ c2 Y3 v! I
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。。。- y7 p: m. G( M' H
- P5 ]/ p, u) O8 ~
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：8 R( T h. N8 G" O H) J
& F8 v: X* y$ {* ^
Example 1：' A W9 |' o5 Y7 _! c; n c9 m
- U' ~: E' I4 s9 a' I咱去哪儿玩啊？9 k. ]/ F5 U8 S! @4 B
都行
$ i* J# `# `* z1 `那咱看电影吧
$ m) O5 c+ \# t/ F太老套了& ~: q: H2 x8 C: G( f
那咱打保龄球吧？
8 v3 s! K" R8 K3 \8 K4 `% o大热天的。。。& S2 s8 ~6 M; m
那咱去哪儿玩啊？4 K) `6 `3 m, c' ]& P
都行
& a5 @; i2 B' N/ T+ n
* \+ o3 h7 t: I3 i9 B, r咱今晚吃什么？# d1 S) y- g6 z% K/ I, Z2 I
随便0 f7 Q1 N" P/ P4 x& V/ z( A- L2 |% L
那咱吃火锅？
+ Q. ?% O1 t+ n) t$ E8 x: w$ V吃火锅长痘痘。* n2 Z; y6 d2 V; g M( e A, G
那咱吃烧烤?
1 K7 m% E2 T9 |% s5 v+ Y. z% M上次刚吃的烧烤。
# f! j6 }0 ~; j- d& u那咱吃什么？
; v% b; y+ ?! z' E: L. x# J, S随便
9 [5 t. ^% s5 c7 h7 k" f% J# [: l/ O8 k6 }
Example 2：/ L3 D: S* S, E% h. S0 L
Houston, we have a problem.
" P# u- ], i/ J7 \What?
% z7 ]8 b! u. S+ tNever mind " ?& L- r8 o/ W T+ i( K& }: m/ A
What's the problem?
" R- A* z- L$ X ?" @6 N. H0 oNothing 1 x5 ~3 W9 {- O- G8 T& X
Please tell us?
/ t* T8 }; o9 u' WYou know what the problem is.
, s& \: V- x% i( ?$ [
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。+ m5 h7 z7 u$ r5 E2 B O+ P' r
. w2 n/ P8 D) n' O- k, J
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。
9 @4 Q1 y0 g1 N) P9 u9 o$ T
* a. ?2 K7 m$ |4 y# e" r; @* y% l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。( E) b/ C6 x4 v3 z& l
- R9 H- H3 }6 q4 E) }( D
看到这里，各位男同学觉得眼熟么？7 L$ ?2 b, Y( y w/ M( S
再来看看前面的两个例子。。。 ]# r4 J/ h0 y' b! R, Z
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。。。
* x3 u0 t4 ^2 q- a) \& \$ f3 o' J' D
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 p. p/ G! ~# b$ ?
; |+ Q- }9 ~6 o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？& t. Y. E1 N5 O( `6 O# f
5 _- O" E" J- [" v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。。。
; R1 T( ~$ m% G- x4 s: a+ K
3 A3 Q; n: ^( [) M为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
7 Z- P! U& s) Z* P7 ?' W6 a
, Q) O* b* r+ r1 l7 E2 Y% K- v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。。。) j5 r( ]. K* N3 |
' [6 ?, ~* h" ~0 B4 P8 m( Y
对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。2 a4 `1 |1 |4 ]$ L
|
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
2 c0 [' n7 ~- z3 } o
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道