TA的每日心情 | 开心
2025-10-27 04:12 |
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 : J2 m. K3 t% K! K" h' x
/ [7 L! {* X2 L; X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。
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跟大家汇报一下最近的学习心得。* ^+ t; o- k; ~! P
* u; h8 |0 I, Q/ {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3 t5 q7 M' U, Y6 w
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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。
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这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。9 }4 ?6 K# Y U$ B) o
/ ]0 I, j: R w* N1 o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。。。8 j0 I8 V, N& k
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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：/ L [# {7 e0 `
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Example 1：
: N6 Z9 X0 ]) f+ f1 f! n( D# T ^! D3 |5 j0 U( v0 C
咱去哪儿玩啊？
8 J. M- X, M8 l- z1 p& ^$ [都行0 B7 X: j4 d3 m/ }4 P
那咱看电影吧 W1 c* s0 w1 k
太老套了
5 ~* m" Z$ L. z那咱打保龄球吧？) a! i; ?$ r* p* X; i# j
大热天的。。。3 Q6 s7 `. \/ v1 `% {
那咱去哪儿玩啊？9 ?* I" K2 n4 Q$ a! p6 M
都行- l3 G9 Q2 D4 r, ?
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咱今晚吃什么？
3 x1 e7 \+ W9 t \& b随便
# E { Q. e2 M8 s+ X那咱吃火锅？
7 @6 H; w6 Y! X吃火锅长痘痘。
/ q) S" S) D5 q: T. o; q* p那咱吃烧烤?7 l, w7 |! Q2 t. \9 t
上次刚吃的烧烤。$ P* S j0 @8 N: `0 k
那咱吃什么？0 m+ j6 v3 x/ w; L* @' y1 T4 f, U
随便
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Example 2：
5 L- s& ]/ I, C: t7 r3 j4 X* ^2 qHouston, we have a problem.
' M. K( B! Y& E! c& _2 Z2 N% pWhat?
* T, `4 z, z8 U) v+ UNever mind ! ?; p' t, \3 y
What's the problem? ! E2 }/ W, B/ x: E/ {* e" s. K
Nothing 4 W) v& o p4 w2 t
Please tell us?
! z! V, v9 P; ~- ~9 XYou know what the problem is.
4 M& ^0 D$ x/ B4 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。# q5 h' E5 ^) z @4 C; n l
. W F" L& l U* ]: 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。
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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？* \, m) v" c9 s6 R; j. x- E9 Q1 w
再来看看前面的两个例子。。。) B6 j$ c( \4 a3 d! 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。。。7 h9 K0 Q, e& v g7 ^) f
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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。/ Q1 t/ g1 S* v
. J5 R) s" l6 D2 m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？0 o5 w' M: N+ b2 h
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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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" e! h' `& j5 x/ l& v为什么相爱总是简单，相处太难？得training。# e5 P+ ~ m' H4 U3 Q( z
2 E9 ^: s' ~& y$ M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。。。: v- z# k/ ~- I! _: C0 z: }/ ~) C
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对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。* d3 `# x7 h9 F! W
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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
1 Q. g, ?" z4 R+ D* x* I
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道