TA的每日心情 | 开心
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 " v6 u' d5 E8 {" |
2 |" C% f2 K- U& I2 f; O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。, G, L* ^ U- A& Q
O! m1 o5 N. B+ o跟大家汇报一下最近的学习心得。
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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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0 J1 f) U) e( H% G# j2 x最怕这种品牌问题。简直送命题。; G7 H; V, N3 L4 d5 h W
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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。) O, c/ C9 T4 c5 _
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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。。。8 |0 Q b3 A* d: m: f/ l
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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：
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Example 1：
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' k" k1 w7 r! d; J6 a% [咱去哪儿玩啊？9 I. |! u) G# C) O! p4 F+ k7 m
都行
( t5 ]! I9 n- v. f那咱看电影吧
' I `& \; `+ T' V8 e3 ^太老套了& j: a0 W+ B! N6 i* O
那咱打保龄球吧？
i; n& x1 r7 K2 I大热天的。。。' h1 O( k4 i8 U6 N' @8 z
那咱去哪儿玩啊？
2 y$ L: t2 H$ b都行1 m, z. x4 e' k/ V7 C6 [. n! ^! M
1 u7 B0 @& \" W- v; P% f( B咱今晚吃什么？3 |0 K; |8 l. ~' P0 j" l
随便
2 \" R/ B. `2 h% x* g4 b, N/ w那咱吃火锅？' h0 o% m. ^( r/ I6 j
吃火锅长痘痘。 x5 `) m' J3 o% ~
那咱吃烧烤?3 |4 ~& j1 \9 Z" P
上次刚吃的烧烤。
; W9 [' o/ W3 c$ o那咱吃什么？
8 M, p, d- D/ i随便
; }, N& G) z/ G( O, m5 Q2 z1 s! |! CExample 2：6 z9 k' O, l8 T' s6 W* S
Houston, we have a problem. 6 z7 h! D' O' E# d
What?
/ c- e* { k' F4 C- B2 ?# _4 GNever mind ' D* U- d' r. _% {- E
What's the problem?
' s! @4 K4 j% I. x) C* _Nothing
; c! X5 @7 P# W6 c1 TPlease tell us? 0 Q9 \2 d/ M: f$ ~, ~
You know what the problem is.
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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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2 q- G' T9 C* Q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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0 k& m$ [% X1 p) Q. t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。# Y9 P) ~3 [9 d- ]8 a, i S
, n4 @3 n( V+ Y% l, M: v看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
}5 W3 m9 t5 u! e g) ~: T* e/ f再来看看前面的两个例子。。。
) Z# ?' O) f) Q/ o) uxxx，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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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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; b, j: w. {6 o4 p" f5 L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？
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+ I9 |6 Q3 k& |6 @4 @9 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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: W" T4 D4 o2 `9 G2 ^ p) [为什么相爱总是简单，相处太难？得training。7 y* p9 z% |: S: R- }$ }
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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。。。' k- V. |1 m# c m5 k
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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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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道