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 # l% g6 a. {9 [+ U0 ~7 d
+ [0 o' d. v0 x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。8 T8 {' |2 [) {- M9 F5 q. f, h
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跟大家汇报一下最近的学习心得。) g G, p. C$ x0 W+ r9 C
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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: w: X' g: S. w$ X" K+ C
' S5 f# L, a! t) r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。 " i/ W) w) \' b9 b5 \; S; q
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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' n% z. t5 b0 U& [1 G
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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。。。
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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:$ K3 x/ ~( y" X" z+ X
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咱去哪儿玩啊?
% m% C& K+ l& u* }$ g8 ?7 R1 f8 N2 S! l都行
7 I' { R; y% g, ~0 s那咱看电影吧. @4 ~! X$ F4 i
太老套了
2 J* H$ V+ M3 Q那咱打保龄球吧?
/ Y3 [! I8 |! s& ]: O大热天的。。。- Z5 S* ^; _. O2 H- u
那咱去哪儿玩啊?8 q* y# k) G2 L# Z% X. F7 Z/ v2 K
都行) C* k8 X4 e9 i+ d# e$ x
# {) B; z( [2 c8 T+ \3 l( W1 Z咱今晚吃什么?9 y2 J5 N6 J0 r/ `
随便
- ]7 C3 Q" o/ y7 c# f* W2 N- C, t) Y2 B那咱吃火锅?
/ a: M. ?- n4 @' U" S* d- }' I吃火锅长痘痘。
9 S; l* x) `8 l" w那咱吃烧烤?/ W3 t- m+ I. X/ G0 h3 G
上次刚吃的烧烤。
7 e c( N) y8 r& _: a. @; o7 M那咱吃什么?
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A( `+ W/ M/ f" f% n7 Y1 ]Example 2:2 L5 N, P: S& D) j$ {5 k6 I' L2 h& k
Houston, we have a problem. - q/ i6 `* o/ @
What?
5 O$ x6 }' R2 }Never mind
+ ^9 ] r j% cWhat's the problem?
: I6 z7 q2 a# v0 W, q0 hNothing $ T5 g9 M. S% O( a
Please tell us?
+ b4 Y' o: A0 K+ G) EYou know what the problem is.
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5 S9 H$ z' l/ T, U/ i$ R8 M7 | Q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。 J6 Q( [* X I: T
0 ^$ ~6 b* @4 o8 q/ Y* S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。
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7 H/ r% \! O% ^* p- Z看到这里,各位男同学觉得眼熟么?
* o9 _' ]! q$ R( c' _) B9 |& ]再来看看前面的两个例子。。。
3 {3 L$ X8 p" [; U$ M n0 dxxx,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。。。) T& Q1 o& F0 x
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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。$ E- H3 P! |) g9 c: p3 R( ]/ U
" `1 b- X+ u) k. j$ G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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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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; D+ Q/ F) m- k* Y) s* C% ?为什么相爱总是简单,相处太难?得training。9 B; T9 m1 U' T( r5 y/ c1 b
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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。。。6 N+ t0 K _: e
6 P/ ^% f i. u! ?: P H4 g对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。
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