TA的每日心情 | 开心 2026-2-7 02:13 |
|---|
签到天数: 1955 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑
; E* }* A$ y2 ?' e+ p. _& w7 y
# g) Q# h$ s: P0 R, I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。
9 u. C# I$ @) E$ c6 ?% u# P+ i: U# l! j/ i5 _3 B
跟大家汇报一下最近的学习心得。0 I2 [! V6 i: o$ s; L2 C
" g" d! A6 D7 j6 S
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) M- J) W" |" F- d ~
6 U8 Q d7 j9 X; O0 z e# c
最怕这种品牌问题。简直送命题。
2 Y9 }5 C- m, O1 i! T; e
4 U/ m9 v/ V- L0 A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。 1 z) }9 O1 M3 `0 x0 _
. ?8 _* [1 j( J( E4 \, @这事儿勾起了我的一番思考,值得跟大家汇报一下。& T2 p' Z3 r9 r0 k: h+ q9 X
/ W: y! D h, S W$ \0 ?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。。。, V: J3 b# r% G$ V1 |# @' C* h
' k0 G E3 V9 k6 e z
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:
. F$ v2 K# e# g+ p# ^' {) F& v" e `. l7 G. z/ h
Example 1:7 f n, @# r& r6 n
9 |5 U- d4 r7 E2 V, E. x0 T咱去哪儿玩啊?$ o3 l5 I1 \8 y) S( o
都行
. b5 ? O7 V% t& h; z; O$ R- _那咱看电影吧
: t: I& T( R7 n& a: R! N太老套了2 [& n% y4 g9 X& t3 V) S% J
那咱打保龄球吧?
: w5 e5 L4 O( d大热天的。。。2 }# e- h/ |- j$ h4 d2 N. R: J
那咱去哪儿玩啊?" J0 z: V2 R1 Q( q% Y2 }% w6 L. w
都行
6 r, y6 X- c e+ I1 p5 Q: N4 X3 M# r
咱今晚吃什么?2 z8 G2 K. n2 s7 {( x1 ~
随便
* }( D) V3 {: o5 V5 |: i0 D那咱吃火锅?( L' K+ w a( T* `
吃火锅长痘痘。8 y- x/ i) R# U
那咱吃烧烤?$ u. K: z/ M& q5 @" o5 U! c
上次刚吃的烧烤。; d3 U9 I: a/ t. `
那咱吃什么?
; t; j! F$ \8 t/ I8 D随便 5 Y# B J3 E& }8 C; O( t+ h3 X2 u* h
. V8 i* \+ \& }. k& j M/ bExample 2:
: V8 ~) k/ f$ C3 x1 cHouston, we have a problem. " k, k" g( T' m$ D2 e
What?
9 ?' J5 E# C! I' |1 `Never mind
1 _, Z1 I6 L2 |; p- O I7 J; b3 tWhat's the problem? + @5 ]* Q9 s4 E% h3 K0 Q" R( r
Nothing 8 r7 Z( @8 @$ G
Please tell us?
1 u+ S/ g8 u% w" c# a& dYou know what the problem is.
" g3 e4 _! X6 w, A2 I& K
5 c. A8 M* U: C+ S: B7 K+ }6 V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。5 q( w- K) {, {0 [$ p5 p
/ l$ H# k9 P) J1 r/ K+ `- @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。4 E0 S4 s" u: s% t) R8 ^3 n1 Y
9 \" f4 y2 C7 m. v0 I2 k: U& f) e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。
; {0 U9 \/ q# T% y$ ]4 z2 J% L
! c/ t* P$ t' q- P5 P4 r看到这里,各位男同学觉得眼熟么?
$ {, r& B. j5 f$ ?再来看看前面的两个例子。。。
9 d! g$ _5 M% p: W% Nxxx,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。。。/ Y3 i( F( p* \' d S
# q6 O, ^' W$ F7 [* A$ q* z4 J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。
3 _4 ?% G3 q5 C3 J, V9 |( u+ x! w# ]
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?
% q; t0 L8 t) H! Y1 t
9 f4 S; l# R) _# p+ Z7 u0 z# f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。。。9 o# c$ L. b. o8 u
7 Q' _$ m2 V4 e& f' A# C; T
为什么相爱总是简单,相处太难?得training。1 a. U/ Y9 ]8 O6 f1 x( q; _2 R
0 S) l! H: ~5 |: S2 S: Y
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。。。! G; d- }6 O1 n+ r) y' F: O
; u3 o% x7 {- p' B, V' N5 |
对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。
. A7 ~! M' H- y& b3 m' s- i9 D |
评分
-
查看全部评分
|