TA的每日心情 | 开心
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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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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。, e3 v& d3 E# ]2 _$ y
: v! ~3 `# R& b! @8 `跟大家汇报一下最近的学习心得。
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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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最怕这种品牌问题。简直送命题。
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0 A. y8 {5 h- [: e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。
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& W: B( h# B1 Y( ?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。。。
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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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Example 1：
" N0 V" @( U5 r/ ?
|- q1 p( f) Y7 k咱去哪儿玩啊？
1 T. g- e6 a0 f" U0 S* y8 K都行5 C2 F7 C- o* O9 }' T" K
那咱看电影吧/ { s3 e. A. }/ z1 I" e
太老套了
* T7 b! R9 m7 a; N0 ]4 j4 d那咱打保龄球吧？+ ^- w( F" g( _/ p1 V
大热天的。。。5 S! n. n$ U0 i% a4 a
那咱去哪儿玩啊？1 {7 w1 n; W9 s+ d$ A
都行' N Y( d7 \1 z3 b" O% B# U
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咱今晚吃什么？, N& D }& F; H; K o/ e- D
随便! ~* N7 q1 s4 ~
那咱吃火锅？
) `! G; i u7 ^1 G, a' @" @& ~, i吃火锅长痘痘。4 V3 [2 j! j$ ]% V
那咱吃烧烤?: ]4 p2 q" v' _- N& R: C. w4 W
上次刚吃的烧烤。) h: T/ |8 d/ P% ~6 R
那咱吃什么？
) p* h7 S) R2 Q5 V随便
2 Q) I, J/ z" P( N& C& J4 L! ^& rExample 2：) r) y2 w, A" e: |4 N( ?/ r+ U1 ?5 c
Houston, we have a problem. : A1 H) f6 |7 ]) f6 Q
What?
/ p+ m- s8 ^2 m6 QNever mind 6 C4 k# w+ P% S) |/ T. F5 ~5 U
What's the problem? 6 `8 |0 }1 i: n
Nothing
$ U+ T7 d5 s, o7 _Please tell us? & F& `) o0 r4 `
You know what the problem is.
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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。3 L+ R& p j; z4 a
7 m% [# ^1 Q, I% l+ B3 n( u" O2 P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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$ u, E, w0 R+ x0 y# M6 b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。. ], Y- [; z- k+ J6 S# s, j7 ^" k
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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
# X5 y% t( v. l' t) R再来看看前面的两个例子。。。
: O: Z# i* B, G# _* @5 Pxxx，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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* n, k8 t0 K, J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 X$ R# U9 p4 A0 ]; q- v; ]9 c: F
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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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5 D& y, 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。。。
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4 k" [; m# ?5 {: n) V& g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。。。$ I* j3 n6 \4 O/ i0 h! E! O
: `. y6 |1 `+ c3 c9 M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