TA的每日心情 | 开心 2025-10-27 04:12 |
|---|
签到天数: 1953 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 8 t, s8 P5 Y' F& S3 p
" n( f9 i2 \+ `% q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。/ X/ ]7 D* g& ?
/ v. W! L: r3 _: j
跟大家汇报一下最近的学习心得。
" {6 X6 Q# }( o) U7 K( p ?% S3 s4 S6 |+ Z# C4 [8 u7 z# B
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7 X# y1 N" G' d
) t* p, J: H8 ?0 P! v& Q- k: W+ {最怕这种品牌问题。简直送命题。
/ h& H* Z3 [- {/ V4 {6 h5 N& R3 h
Q% I @& w! \8 O3 D# u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。 0 X( n; k& A; L% b' a6 `" r6 S M V
2 R& k! h: _2 f, r" m这事儿勾起了我的一番思考,值得跟大家汇报一下。
1 s7 D7 J& V0 Q* D8 ~- ]2 D9 p: T) p! ?, L1 a9 @7 v
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。。。
7 }+ G6 Y4 Q+ d1 U; l% r" P3 ] r+ y4 ]! W
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:
d3 A9 A; x1 ]7 T
: W+ [1 X5 [: R# K' b1 DExample 1:
) R, V y7 i4 a8 }6 u6 W" y$ v3 q5 J1 u* E, Q8 w/ q
咱去哪儿玩啊?
, {7 B- U+ Y' r/ j) E6 ?$ U% s都行1 [6 u2 x/ a; V: q) o( i5 x8 a
那咱看电影吧
: l# N; z4 ^' _: x+ ^0 M' ]$ f, j太老套了
; ?% Q) c! l1 }( W那咱打保龄球吧?+ \: X! N3 A8 x2 x
大热天的。。。9 H9 t' {" k$ @) O' v
那咱去哪儿玩啊?
; D5 m8 M3 a& E' S( E都行
3 P. g1 R; U; C" j8 I1 P
& j0 r1 Y0 O. u B ~) A咱今晚吃什么?
! o+ D5 }* B% M9 `6 _随便
1 h, }5 o5 O( c3 h1 L& D那咱吃火锅?/ K/ a9 a$ B- w* T L
吃火锅长痘痘。
5 i8 C- F; ]3 w, L' G( J那咱吃烧烤?( j6 i' u9 {4 Z8 ~) {) A+ k
上次刚吃的烧烤。- z& u. `1 S D: V1 Y% _
那咱吃什么?
* D/ W6 X7 `% K$ @随便 1 q6 B/ ^4 d! g' H+ g% q
* o4 \: r# S9 A. v4 [; K* p
Example 2:7 S! H* q1 N# @+ W. g
Houston, we have a problem.
5 T6 |; W! c a* J8 a/ lWhat?
8 e" R! I4 N3 Q) TNever mind 8 s# W; j6 B( H7 L. v
What's the problem?
8 V5 Z& K, `; h" ` F5 ]" jNothing 2 {4 A/ I6 U1 k+ p: ?) ?6 n
Please tell us? " K* [ j2 X4 l! L+ G
You know what the problem is. 0 C, @) G5 b1 c" p7 [# [, n; }% s. y
; g: u4 |1 W, e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。
& o) j$ B6 I4 ^4 W; E* V8 g6 L( m0 ], R# u( r
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。
& }6 G4 L7 k4 G! v* f8 K) Z; |. i8 w' l
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。
5 G& i4 c/ C2 C' m" V4 y+ M9 D9 P+ T \& R6 ?3 i
看到这里,各位男同学觉得眼熟么?
* t! B+ g9 H2 r+ e9 `$ D# l再来看看前面的两个例子。。。
$ h, p( I* Z. Y; S7 t: e: Ixxx,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。。。
# |; ]/ }1 q3 D! j
3 c! H9 r: V5 i$ `/ e7 H0 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。& E4 A% L8 }! O6 z0 W) w; B
: p9 w% [. {- i4 v- [5 z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?- m: o9 e: L- X
* _# j3 I, F! G) t4 o6 e
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。。。& a' i4 K# K: P6 j: N9 e9 j1 {
' g% R2 C9 j! c( M I为什么相爱总是简单,相处太难?得training。
3 C. A' N8 y* l' g# I; k7 ~& v; @5 J% q2 ?( A i: @) q
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。。。
& i2 j9 J% [- C( M# V7 d
# i; t; {1 A7 p. R对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。# w2 l& Q& E. A8 i/ W& m
|
评分
-
查看全部评分
|