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 % n; }# y( i6 p, v4 f
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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。2 `+ u; M' [, v8 y/ x) N, u
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跟大家汇报一下最近的学习心得。8 k. m9 B- f4 ^0 ]
- K0 h% k k! e0 B4 h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6 a/ }# i5 v5 j' M9 f+ y4 D; i
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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。 # W5 F! O. R4 a7 R6 S% o% ]
y2 f" A2 u) C/ @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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1 C4 C3 T5 F! {0 k, _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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9 Z7 v+ R& A# _" `5 x1 s0 d* ^$ `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:/ |2 }+ s! f! H& k* g
# [, E6 J! c, N/ B& P0 k8 w. w- [Example 1:: @* [9 @" k2 g. G) a( S8 n
% o- N# R8 c3 ^$ n1 k- B5 [7 i4 X. ~
咱去哪儿玩啊?
* O% l% }3 h6 L) g" b% E' h) s都行7 h% U, p) i3 \8 w7 C
那咱看电影吧
% @# y" q% z8 f( b2 G: x太老套了
3 R+ U4 {: l& W2 V6 A# o那咱打保龄球吧?$ d0 ~: Y1 X& @! G8 p% B) d/ _
大热天的。。。+ l7 Z& F2 w+ Y" ~
那咱去哪儿玩啊?8 T( V. D G2 Z6 G1 U- P& [
都行
1 j4 f: r, Y' U: z. J V8 @( q+ n
+ N% _3 W6 K. q4 L. {咱今晚吃什么?
; S, N% h% ~ Y- g b随便; k# h* D, B0 ?7 @: \- |% a# v
那咱吃火锅?6 n4 T; L+ S3 f/ D) ^
吃火锅长痘痘。% g7 X I% d; |: n4 h5 `" L/ I4 {
那咱吃烧烤?
r4 l9 F8 ] [: q上次刚吃的烧烤。
" s" B C: K' M- p4 |那咱吃什么?
% B6 H4 i1 y. }8 a0 Z$ t9 k随便
( O u1 E" Q( Y9 ?
& g" a; H( K% WExample 2:, h7 F0 t1 D; c) p& F" g
Houston, we have a problem. / j- ~5 J7 S/ V: o" y! Z
What?
1 L' d0 D" t: t. u" Q. Q5 BNever mind
7 D( [. X* N( {9 G6 BWhat's the problem? - L: G4 D) S* K+ O7 a' J; I. n% y8 ?
Nothing
+ w0 l* p: U0 [) H9 O# hPlease tell us?
, f, @4 ^2 E+ w6 K0 F7 h+ NYou know what the problem is.
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$ j5 G5 U: d+ q; A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。! u. S' y* z+ p# G6 U( z2 D' y; R- e
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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?' t$ B; X0 ?' x5 [" i, N
再来看看前面的两个例子。。。
- y: ?7 N; H6 n) m exxx,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 U+ R4 `5 ^ V( m/ L$ T; X- `) K3 p
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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。2 z$ R, J. {1 b6 D$ U5 c" c
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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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# d4 f1 p7 p0 A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。。。1 J* p' X& `0 _5 y8 H7 B4 Z" \
+ p' m( ^* \6 I* q9 N为什么相爱总是简单,相处太难?得training。; U- b1 Q6 f' S0 i
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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。。。) f8 n. G3 w' |3 l* z! h; X$ j7 Q" G+ c
5 I: ?' `7 j' P5 S$ r/ W" S( i" z! t对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。
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