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 . V; z, Y- @/ y) [+ t5 A
5 h4 K' @: m: K1 `+ ^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。+ j% \% X S" k7 Z8 j
# C$ n6 D1 H# ^+ \- z9 Y0 B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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! B! g9 Y3 s9 m* ~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。
4 s, T2 {$ w3 ?$ Z ~( @这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。$ n% w! j$ m7 Y6 V6 |9 ^1 a
8 N$ c* O, a! h- r! q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。。。! P1 q* j4 N; h$ A% W
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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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" s( q' D9 W( m/ [Example 1：3 N0 T6 y# |6 _3 Y# u; | l
! M* u! c( i( r. ]: a
咱去哪儿玩啊？% @1 K. z# z3 _' K* s7 i
都行
# r% y+ F2 g$ [3 m; I% `/ d) o那咱看电影吧4 L- b& f7 m; x m4 g7 q6 D; t
太老套了; S8 }! ~5 Q e4 l- Y. e
那咱打保龄球吧？
/ n5 D4 U6 B: @% p, S# W大热天的。。。: r! T# z: w! G: a! B& F
那咱去哪儿玩啊？
3 i; y0 W! v8 U8 R' o2 x都行* [! X) ?9 W2 E9 F. `
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咱今晚吃什么？+ g5 ^4 ^( @7 S# \2 W
随便
9 u. K4 U% V' [1 ^* d; @1 y那咱吃火锅？
# C D8 F7 x8 _4 U吃火锅长痘痘。$ F$ G; p$ @$ N D( r
那咱吃烧烤?
7 y v) ]7 R% y1 r上次刚吃的烧烤。
& a6 l- {. R* l! K4 ~3 @那咱吃什么？
/ ]! g3 E1 ? i+ ^随便
3 u4 Z9 N# ~: V* j# D2 s. k" N& n& \* K( }6 X7 f
Example 2：
% ?; X# T& w4 w0 G/ IHouston, we have a problem. + ?9 z7 I. g Q( e
What? ; n5 y! G- }0 A p- ^# J' i5 Q- P
Never mind
% v: T3 K ?5 |+ u% SWhat's the problem? ) s A6 P7 ~; t
Nothing
, F" W9 ~ ^) K5 N3 fPlease tell us? : F$ J) f/ r; w' T* |2 B
You know what the problem is.
+ t1 { z0 o g
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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* _3 q3 J4 C7 r; K+ c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。0 w7 J( c9 X* ]$ Z& g: C4 P5 l! X
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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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# l2 u+ Z: V/ A `/ i看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
( {8 R- N$ ?$ m2 z a再来看看前面的两个例子。。。
1 I, Y& d9 `& ]8 E) G2 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。。。
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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。
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m/ G8 S. U# q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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; }: C1 G# t7 z* Y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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* Q, g2 V' {4 k$ K% z1 t为什么相爱总是简单，相处太难？得training。% Y; @0 K) B4 a F, V! K* e' S# J
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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。。。
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4 Q2 c8 t3 k d对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。
6 T- v1 d, j- g3 z0 |4 ~ |
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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
- H" Y. O) G; {4 C1 w/ Y
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道