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 ) W3 H1 h2 |7 {, W
! @+ k4 j7 M/ Z- s S4 l6 ]1 p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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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5 _7 V# U7 N f
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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。5 e9 V; W* t& ]4 t" O
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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。。。( ^% s4 H( U. d h, [
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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：3 E. I7 s0 j& |5 R
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Example 1：# V. |- Y0 s! b3 U) c& ^% {
' b1 C x& ^. w ?
咱去哪儿玩啊？
4 s% o" G1 @) D6 n" J: @/ }都行: Y+ H5 I+ V, L
那咱看电影吧" t% b4 t* m3 F0 i
太老套了: d: w' M% T% n D/ ~4 K+ f0 E# Y5 H; D
那咱打保龄球吧？' ] e% ?! i3 e3 G0 }# q
大热天的。。。4 B" f% p6 J Q0 x- C# ^
那咱去哪儿玩啊？; c1 y' k/ d2 |4 Z \. X
都行" F/ v& Z8 u% Z& i7 [/ s- G
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咱今晚吃什么？
1 q1 e" N6 G7 x( F3 `2 _3 ?( m随便
/ p- X" q5 s4 g8 q) Z+ F" J" C% G那咱吃火锅？
1 a: `4 F- M# d2 v( z" V吃火锅长痘痘。! a) m/ T7 i# a- W% d2 ?% x
那咱吃烧烤?
' @% w; z% J6 G8 g上次刚吃的烧烤。
& V' T, H9 E, i0 @0 M$ [$ D/ W那咱吃什么？
% p' c/ A2 u; U' F7 ^! J随便
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, Z6 X( @& G4 ]! u. B3 F6 mExample 2：
- s" d h1 @7 c0 CHouston, we have a problem. " o$ C8 V3 e5 t( y% X& l8 F. u
What? . `$ A8 F. p" }0 s! g
Never mind
6 ~4 Y: y8 M KWhat's the problem?
0 Y6 f& m) J5 K* r( k- L( ENothing 4 K0 `/ c- e7 n2 h! I
Please tell us?
; X) g/ R( c1 B% I" ^. S0 I* UYou know what the problem is.
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8 O$ r% c. [) g0 m+ n0 v* |) 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。
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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。- N$ l6 I& Y- \. l% y, ?/ l9 v! V+ |
9 L. O. c; T7 I" W. |1 \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 T3 z/ e! w1 C* x4 \
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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
! m; Z- `3 u( r% |/ B再来看看前面的两个例子。。。
, `3 A: n8 ~, t) y$ z( z* P3 Zxxx，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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6 I m% e4 m/ Z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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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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- |, E9 P( T" R8 T/ U, P! ~7 a! I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。。。! x6 W) m7 C$ H+ S
3 ?- G5 T7 }( m/ T2 d为什么相爱总是简单，相处太难？得training。' U! ?2 g8 X) ?" W l/ L) E
}5 z: d f1 n: d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。。。
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对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。( R" Q' ?' \8 \9 O, }2 t+ ?7 f: u
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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