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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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。
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* N, |/ |$ K2 T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9 K7 u2 H2 r y7 K
4 D `8 f7 E, l; a# d5 u) b最怕这种品牌问题。简直送命题。. H) W! q% e5 z
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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。 ; W' r; t9 q( o# b. X) x
, m) V# Y7 `/ a( P' ]& U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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: ~ t' k: H9 U* i& P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。。。( H) @, ^% U0 F: b& t, ?
& }' n5 w: b& R* d, w- _7 Y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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' [ ^- q; R s2 ZExample 1:9 K4 F8 ]' Z& d: G+ Z, H
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咱去哪儿玩啊?. N, n+ U8 [2 a; K( _/ N
都行
" H' [3 a8 G- u( M8 a' q9 L7 H那咱看电影吧& Z: `3 x# y. f! |
太老套了) f6 Q6 ~# q. j
那咱打保龄球吧?
4 K# e2 T- a9 R# ~" P# w; `大热天的。。。
# j; r$ o7 I& W: {- h那咱去哪儿玩啊?
2 Z2 D+ {& j& X* R; U# a都行# e$ E. ^* q4 `3 H3 ]2 R. w
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咱今晚吃什么?
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那咱吃火锅?
# q* O% g5 T( F& l# Q6 {吃火锅长痘痘。; |. T2 a4 O7 z( U
那咱吃烧烤?
% ]- U5 n: z5 R9 f. V( Z$ t( t3 f U! r上次刚吃的烧烤。- K# t" t* u4 G7 ]
那咱吃什么?
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Example 2:/ L; T5 @+ J+ w0 S8 M
Houston, we have a problem.
/ p/ _' t5 \, R2 {" T) cWhat?
F9 x- `3 n# m3 Q7 W+ kNever mind
& q, k$ F% ~% n. d' |What's the problem?
9 t3 Q( Y. t/ o* R4 t- K8 |Nothing
' \) u5 }# v7 m; T# @Please tell us?
! Y& v' _0 q0 ?! T& U ?You know what the problem is. ) d! |0 X- M$ ^9 T: G3 v
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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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9 t* i0 K# @7 X, f, r" p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。8 m& g9 r o, c/ O3 B9 g& r
) Y: q& ]7 k# V8 v看到这里,各位男同学觉得眼熟么?
/ q @6 z$ K3 z3 l2 A再来看看前面的两个例子。。。
& v/ t0 {7 b5 }; G8 D# [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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7 d" T/ {) R! m. H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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# A/ }1 b2 V e; G% U9 K; G2 t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?- \1 f8 `, c- d6 B i. h' Q
* I' d, R- V, P" e' x; X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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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。。。3 ]6 m7 c, Q; K& r T2 g
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对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。
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