TA的每日心情 | 开心 2026-2-7 02:13 |
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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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6 e& P$ A& v M- a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。7 o/ C0 g2 Y5 ?. C3 S
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跟大家汇报一下最近的学习心得。, M) a* ?+ U9 G: v
5 |2 l! k1 Z' y y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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4 }+ R0 ~9 ?" e' [$ q0 H, 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。 ) X- u, [- T, i
3 B! G& d& m+ u* S& P; H' L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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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。。。$ |9 e# ?8 d1 d8 t* P- g% C; n+ ^- Q
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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:+ R8 E! g& |- @; i- D
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Example 1:
- Q0 s: R$ y) n, ?. o
) R( Z0 f0 J" O7 b咱去哪儿玩啊?
4 N- G) y6 B$ i7 A都行4 }( A* F+ w& y$ l& h" [
那咱看电影吧
. i# X- c9 A2 j6 Z3 l- Y太老套了
! s. `/ A) t3 k) _+ p% V8 Q* r9 U那咱打保龄球吧?. Y' C2 ^ ^- @; D
大热天的。。。
% `, S% B, [- |- I那咱去哪儿玩啊?
6 k5 X9 y- s4 O5 e都行
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咱今晚吃什么?
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那咱吃火锅?& {2 Z9 G! v+ {8 g
吃火锅长痘痘。
4 ?$ D* ^3 P1 R, A8 S3 X% r, |2 M6 d那咱吃烧烤?# o2 K; V1 g I1 H. D$ ?
上次刚吃的烧烤。
L% l' B7 G& }那咱吃什么?1 k! B3 k' p; \1 r, W2 \
随便
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Example 2:4 b# s/ j1 N% N( X* z- y
Houston, we have a problem.
$ r" @1 V% r$ b% g: X9 ~, ]What?
$ }, j' e0 I4 C/ ^+ Q5 ` t" F/ @( s- tNever mind ! j9 M# Y# t' R) G2 s
What's the problem?
1 J0 A9 b( u4 d4 p. }Nothing
/ M, ?6 Z: X% A0 s( I% yPlease tell us? 9 k$ X0 ?5 D& Q" s) L$ b/ e \% }0 K
You know what the problem is. 3 l6 v7 [8 o; G! n/ g
H) q* E6 }# N; Z3 s2 n% }! M3 u
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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/ K1 m I1 [* ]3 i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。, x* c) w- f; i0 G
. ]8 k* ?, w1 V; W9 d, t9 I; [4 S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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7 p2 ^4 ~+ D4 v% `% o8 U4 _看到这里,各位男同学觉得眼熟么?( D/ ]2 T- x* a# }. e* U
再来看看前面的两个例子。。。
, M, e* i! _3 d. k# {4 a& N3 i: ^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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8 R6 q* R% z- Z) w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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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?- G3 i4 Z0 t4 X0 o, N0 b
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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。0 i ~: D: u6 p. v# d/ s& I, e5 B! W
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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。。。! m6 ~3 L- t! Q: E2 f9 S) _7 ]
2 Q: ` N; I% O! G4 P, J0 H4 G对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。" o! ^3 |. `! h9 a7 r
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