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 2 a1 t& G7 H9 ~! S y
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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。# _6 k+ j$ F9 ~- |' x
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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
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- `3 n' u0 B; Y1 t( V, Y {. 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。
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0 Q4 k: |* C1 C% T这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。
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. u' i p u/ \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。。。. s6 O# e3 K: c: h# J0 k2 J
r) J1 [0 n ^9 t* X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：) L' P+ w4 _; d. g- \
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Example 1：6 d8 m7 J. Q6 C/ n& I
: j! E* ]+ c9 I7 G( p# ?咱去哪儿玩啊？
0 T- N% z( ?& z都行
* x/ l& L& ^; a! g" D那咱看电影吧# t$ Z9 p4 a$ E( W
太老套了
& M5 Z: W: S+ c/ ]. \& b# L那咱打保龄球吧？
0 F( ]9 S% W% c& O大热天的。。。) B4 \( ?5 r w, C8 L6 d
那咱去哪儿玩啊？
+ K; K- ?6 N% f2 v5 J# f2 V8 M$ H都行; T2 s% ]5 g8 R
) ~ q) r: m- x* l+ D9 C# E
咱今晚吃什么？+ E u( j( d9 ~
随便
- q4 r* l" A4 r那咱吃火锅？
}& h. w& u& r" W吃火锅长痘痘。
2 W! ^9 w0 t1 y. B& r; q* Q: ?那咱吃烧烤?9 T$ }# P: \- w4 w- k2 w' Q
上次刚吃的烧烤。
1 M5 X; E7 g3 e! |# W3 R9 C" ?那咱吃什么？
0 R6 u- ?* `6 v# g! ]随便
2 t) J% \! C5 y+ g v0 CExample 2：6 ~" E/ \) e0 b! P6 H8 X* v& u
Houston, we have a problem. : y9 e3 T9 E: a+ u Q
What?
5 T8 X/ M6 z# L( KNever mind
) h( b3 _! X, n9 g7 A# BWhat's the problem? " K6 i8 S! U, _
Nothing
4 G/ {, U" J2 o3 [+ w9 ~Please tell us? ( X- e3 }" E, [ u) K/ w; J% w
You know what the problem is.
1 f) g" |- k' o& R v# }
) [7 ]1 g3 Q( I3 h# h$ Q& Z- l' G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。9 Z6 [7 { M1 l$ c" o/ | Y
* j$ I. K7 G% N* c
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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* a5 K) e6 }. u" T8 A2 B& t看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
- [1 E1 O5 u* R3 h& @' I再来看看前面的两个例子。。。6 j: U: h+ P0 N7 P& ~
xxx，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。$ ^6 R+ Z, n. [3 |& ^
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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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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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为什么相爱总是简单，相处太难？得training。; B- A T$ Y3 y% O) ^5 G# N g
1 q0 q% P: N* W* `$ Y. v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 c8 `+ Q+ d- u% M
; \, Y/ H& K" V
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
3 c4 k* E5 _; n$ j
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道