TA的每日心情 | 开心 14 小时前 |
---|
签到天数: 1645 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑
' \* e9 y0 ^; z% M) b0 r. c
) J7 q: M4 I" s1 v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。9 e6 r( m) k" N) n; G4 i
$ h& c) m# m, n/ W$ [ A跟大家汇报一下最近的学习心得。% K6 v8 X4 u$ L& w' q8 ?# N
8 p: q. c' Z4 H! r7 ]6 _9 }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
+ Q1 s# g, Z" Y- Y- G3 y
+ v0 ~* [" ?. a4 X% d最怕这种品牌问题。简直送命题。( d7 J. h$ k& Z( n9 \
. H0 W- ^; z, W5 X5 X! g- |* K) N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。
- k/ Z9 e' d3 n" m. I- }! [, H# c# X" S% M$ f4 \. U' ~
这事儿勾起了我的一番思考,值得跟大家汇报一下。. b9 N# H% g, _' h H
! h1 Z- l# n: [4 |& ]- |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。。。2 F" t3 c& w. Y; o
* o& O" p0 ^- v% b8 Y9 P% Z. R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 Q# j/ d8 O9 k0 f+ H
0 A* v( d9 r, d/ y% K
Example 1:) [8 N, F, b5 f4 @
2 I8 J( M3 m2 q& G7 V4 E! C4 _" Z$ B咱去哪儿玩啊?
" K" u1 S, c6 ^2 }都行7 n0 t; k2 A, W! e$ c" _ f
那咱看电影吧
+ I: \4 R8 y0 e) k太老套了
9 j7 @& x- L1 ?: W/ y9 ]那咱打保龄球吧?
& i$ z/ Z6 N6 _5 l大热天的。。。
* m% e1 C0 U6 Q7 L/ a那咱去哪儿玩啊?
/ K2 X8 M; d- N都行
6 y* G7 e6 `3 W |5 k
" L+ e u3 g: U; c1 ^咱今晚吃什么?
+ U M5 ^3 @& b4 ~6 d0 m随便
) z/ f. V8 t4 L$ J那咱吃火锅?1 l3 Z" ^8 o. `- \, P! V. b% H$ Q
吃火锅长痘痘。
, I; g$ _& G4 D1 \: K* o; R1 J; u$ }% v那咱吃烧烤?( [4 G# h$ ?- b- n; A$ J7 J
上次刚吃的烧烤。' c8 L+ N' S( B' W/ f$ o) g
那咱吃什么?; r7 k$ f% L1 C+ U: T5 r
随便
: @7 S& ~9 r6 X6 b3 _( |8 R; p- w/ w' C
7 b. h1 A0 o7 {Example 2:
7 e5 z) A s8 X; n7 r6 z, c6 M% h2 dHouston, we have a problem.
4 a" s% K8 k( ?4 S) hWhat?
) m+ o8 Q+ c) e2 zNever mind & o M9 e- S2 g- V+ n, V& t: K! ~
What's the problem?
" @& f0 n. I% F6 |# bNothing
% ?" e" [1 D$ qPlease tell us?
2 B1 d) p0 F! OYou know what the problem is. B+ c& A, R- w- W# O0 x8 S
; R; R* A' H6 ` 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 \' B p' I2 {/ v' K8 \2 x8 r
- z# n, W5 {2 a% C# e# K1 G! 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。. k) s0 r9 p% h
+ y- o" E; T' A$ Y1 c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。$ z* {. R2 ?5 H% B& A3 F0 L8 @& [
7 Y$ P* u% ^, Y y E& P
看到这里,各位男同学觉得眼熟么?* b. L' p( T& E4 Z& h$ M! \1 _
再来看看前面的两个例子。。。
$ U- m3 C! ^# p! q6 _+ jxxx,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。。。
% q, t1 [2 @" e! @' `8 G4 N e8 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。/ o5 z5 V3 S0 K; d1 b
) `5 }( z; K, E* S% D7 f
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?( u1 I. k4 z, e/ Q6 r1 ]& V
4 {; ?5 \) j9 p- ^- M& u
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。。。) b' S, i: O! N/ R
2 Z% x. ]- m9 F2 p7 `
为什么相爱总是简单,相处太难?得training。0 T [. f1 _. N1 Z. x8 \
: L2 u; P, ?& {/ Y& g# u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。。。
+ }; ^/ {' a$ w2 B, a7 B
0 S2 a ], a; m4 Z; m对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。
( X. t# e5 l' V+ m x1 \* _ |
评分
-
查看全部评分
|