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 ) a. l6 {6 l1 l( Y9 d
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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。% `& U. ?3 H5 h# Z
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跟大家汇报一下最近的学习心得。" S% a) ]/ }- ^/ R4 ^5 e' f
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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。0 ^" ] S8 i: F6 u ?3 B! j3 T: A5 l
9 H8 V; q0 d i2 j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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8 Y9 K" L# O6 H' ]4 g- b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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3 o8 b3 D) m) x _' Q% 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。。。3 D% C( j6 |# ~* M$ H. a& {: O
* i5 u2 B" c5 K; C5 O# L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：
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咱去哪儿玩啊？
- H C- y2 E7 S. {7 e; Q: Y$ }# Q8 ^9 a都行4 Z! Q. }5 m$ j. h% ]
那咱看电影吧6 Y5 {- Q% Z+ ]- o* M
太老套了" ]3 I- |* ]( |* y! K+ M
那咱打保龄球吧？
' l: Z! K% A8 x* e r大热天的。。。
6 W$ t/ I7 ~+ k: d那咱去哪儿玩啊？9 l* m7 p8 X% b/ i% T: B) m1 a& ]
都行
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/ J+ Q/ v4 Q+ b/ A- J: `咱今晚吃什么？
; N% U/ S" i% y; M5 q随便
( \" Q/ c& p7 u* a, ?# s那咱吃火锅？
; v' o0 a2 d1 F- \0 j; R8 `吃火锅长痘痘。
4 d( m6 L( K. l! o: p7 c3 X那咱吃烧烤?+ e7 g9 N6 K$ @& ^6 Y, r
上次刚吃的烧烤。% g0 B3 k/ R5 @2 ]- c% w
那咱吃什么？7 ^* z* I. ?7 `0 m! X; j
随便
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Example 2：# |2 l$ ?. C+ a' X# M5 f8 G, ]
Houston, we have a problem.
. t0 z5 o) Y2 l! o1 F: }. ]) }" iWhat?
5 ^ L6 u1 h2 W/ XNever mind
0 w1 j8 N2 a' S/ G+ E [What's the problem?
* s1 Q* a, }8 U; u& f+ m" yNothing $ y- z7 c, Y* ~: E2 N
Please tell us?
6 o8 `) }8 Q7 c' x( W! OYou 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。
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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。
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& r. G9 T9 C, W5 s! Z) i1 K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？3 a8 z8 z* {" K* s
再来看看前面的两个例子。。。
$ v* y3 V( p6 |& B( `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。。。
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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。( }: y3 O: f" s' T/ o+ Y; V3 I
# t+ q4 E1 l( l2 E$ ~& b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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) F0 i' {$ o3 A6 x% j2 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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为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
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$ {8 g" o5 W1 M, N, f: j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。。。
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, M J+ Y1 a' F3 g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