TA的每日心情 | 开心 22 小时前 |
---|
签到天数: 1729 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑
4 r- {. Q, ?# l3 l5 b3 F5 ~# S" y) R+ L, t- R* u' `
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。4 L& k) o& o7 w6 l4 `
+ }; |4 @! n; U! Q# s1 k跟大家汇报一下最近的学习心得。
* [6 A0 Q! A" F( p3 H
! T0 \2 p1 x2 u7 R- _0 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
/ d6 o+ D( J @ q2 ^+ e
/ \. w' |& u7 t5 c* g+ q! Y最怕这种品牌问题。简直送命题。
* v9 O6 |- T, `+ Y. v& L: J: e) n4 D& G! g* _, I2 P
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 p4 N0 t; I/ S
2 F1 r( f7 X/ v) W
这事儿勾起了我的一番思考,值得跟大家汇报一下。6 v9 u) `- ]+ U* s$ t% c r1 p
. M' W8 F' G& u" K0 R* v+ Z; \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。。。2 o0 m Q& S# j1 j* y4 k
: ?1 Z9 i2 |5 n/ c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:+ [7 e) O' y9 q) q1 L7 ^( c
, ]. i% y! [0 Z- N; L2 R$ s% d
Example 1:' |( p: `9 G! I
; [/ L! K1 g7 D# C( u
咱去哪儿玩啊?. b5 y7 K1 H0 Z/ A _# l" K
都行
6 Y9 q; J. c* d1 i6 a7 _- I' I那咱看电影吧4 _1 K/ o% O$ A5 W
太老套了1 c$ k/ e# H5 r
那咱打保龄球吧?9 P }& i- H4 l+ Z
大热天的。。。7 L8 w/ G' z* k1 `% D; g
那咱去哪儿玩啊?
0 i! Z0 {* @( ]* z/ d0 K都行3 K" z; ~7 K( N- e% t
4 U( X" K3 f# v
咱今晚吃什么?
, d9 a0 P8 B0 v- }: L随便
: n9 H, h' `4 m. {) Q/ O: U那咱吃火锅?
+ @7 C& N) r! m吃火锅长痘痘。
) P2 f' o- N* k* `' t那咱吃烧烤?
5 m; s( R- B, D' U5 _, F上次刚吃的烧烤。2 T+ Y: X. b" _7 [7 C4 E; v% k3 u; d' X
那咱吃什么?
% h, C/ o5 g6 t9 [随便 ) d4 y+ f- c" M: k" J k+ Q% g
1 V% ]5 W3 e4 T
Example 2:3 }8 C+ b/ X7 _2 d5 J9 L, k5 [7 @
Houston, we have a problem. 7 h9 W6 d- P% i: ^
What?
% B1 F' a3 w$ x8 k8 ]# zNever mind
2 v4 }. y4 l6 `! k+ Q$ a! r: iWhat's the problem? ; M5 w2 P* K- ^
Nothing
- |* @4 \/ Q( ~. I8 iPlease tell us?
" ]; c, r" E$ _* o" }" I- EYou know what the problem is.
1 F7 b6 b/ u( u6 E/ r% H
' `$ g7 p' y. n$ I" P2 u9 D* {, x' S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。( `: E+ Q& i7 B, E# s5 }' u
' ]% ?' D9 c( H# e/ l) E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。
7 [ ^6 y6 x& B) |: I% t: o9 N: r! v- i8 J" }
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。
, z$ g) G- H( S5 W! d4 W5 V; u
$ R" f6 u6 Q& S- s( u7 Z8 k( E" V6 s看到这里,各位男同学觉得眼熟么?; p8 v! N: H7 W% W! f0 s1 K% F& O9 R; Q
再来看看前面的两个例子。。。; a0 z& I) g. W4 d7 m$ [
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。。。
: k2 [7 A; \% ~6 c* U
* I: b" a/ s& D g" Z3 I; C7 R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。
; j7 }" } L" J" _7 m" a
# N. W/ x" e( g. l" Y. h0 y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 i0 ~$ d; s7 R, R3 _% g: v* W+ w5 c
+ F% B; }* F6 |6 q( C" v8 H* Z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。。。) s3 E# M+ e& O
8 `+ Z: E% m) n2 A% d; p" m( z
为什么相爱总是简单,相处太难?得training。$ S; w3 e+ k; y4 o! ]$ H
# C0 e# S' {- ]6 V' n. |
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。。。, k0 {8 j4 S7 ?6 {# [$ b! e9 q
/ g* K$ g8 S3 T5 _, H2 s$ ?对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。" m! W( a- r+ d$ H: }7 ]( e
|
评分
-
查看全部评分
|