TA的每日心情 | 开心 3 天前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 8 Y& K0 q7 U! t. D5 b6 G3 v
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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。
3 `- u, _ [1 |" [1 f
; W+ e/ C% |" F6 [9 g7 j6 W跟大家汇报一下最近的学习心得。8 p! ^2 A# P( v' V6 q# O5 Y: H/ @
" T2 ^1 m3 C& i) W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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5 J) B- d: p( g) g! G: l最怕这种品牌问题。简直送命题。$ n" {7 N# g$ I- K
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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 G; G0 \$ o# v/ [" N这事儿勾起了我的一番思考,值得跟大家汇报一下。) ~$ s. H# ?6 K) `& [
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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。。。# G# V x2 {" F+ c1 Y: `
0 y, h" {1 } ]8 U! L' |- F1 j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:1 w- c: w* A5 ]+ J
0 ?2 s8 }3 J6 ^8 S G( Z: [Example 1:
O0 S7 ?: @; e0 i0 z" h
% H1 s/ v4 D4 @+ z咱去哪儿玩啊?, z$ R- b* O- B/ I7 R
都行/ p, @" P/ l% M5 ^4 u
那咱看电影吧
; ]" `# b5 D% V: `. f; S& X, k7 v6 n太老套了* w3 { T, o6 y7 b3 }, R, R
那咱打保龄球吧?1 p5 i! P: F6 e! B- @
大热天的。。。
' d( @: k. B4 r; d5 I; F那咱去哪儿玩啊?
+ V0 ?! t/ d# X0 [都行
8 T# W% V' |% ~9 N1 a; k: o. d) k$ z. _2 J/ O" Z
咱今晚吃什么?
7 v; g# m; h7 v5 ?5 n8 v随便% _1 Z1 S( D, F
那咱吃火锅?
& [$ r! z+ K$ t吃火锅长痘痘。4 @- N) f7 s3 ^& B! s
那咱吃烧烤?3 a% o) q4 Z8 x1 w: y, B
上次刚吃的烧烤。
/ E; @3 ]; e/ [7 m% o/ Q& @那咱吃什么?
; i; q. k: B! ~8 b+ E: V随便 2 i: N; r$ l- }" X' e6 I* G
& _" j! p z6 N( {Example 2:
; P- j# \! @% r) |) OHouston, we have a problem. $ o% z$ }' D. N+ t/ A. o
What? : D( _( C' B" s
Never mind
1 x& @+ Z3 d1 k" }What's the problem? + k1 \6 C+ {* d5 ^
Nothing
, {' w- D8 D6 V. t% V, bPlease tell us?
! y3 h. P) ?; N& s8 \You know what the problem is. 1 @2 u% M4 |6 h+ @( F2 j+ v, X& J* y
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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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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。% g$ G* ]4 o; ~9 Q% `
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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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3 B$ ?- c/ ?# g% h看到这里,各位男同学觉得眼熟么?7 M2 s) E [5 ]! W3 M. {& B1 M4 K& o$ c8 o
再来看看前面的两个例子。。。
, G: d9 l$ f1 T. M( D# @/ 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。。。. Q8 x- O; \5 k& u
$ A$ T. m. ]+ W& o3 g, P# f7 P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。2 a, u! v" F( r; G; s4 {6 M
, E) ^) ?% j# x6 r9 {3 @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?& j/ A( R5 }+ ?2 I8 J1 S; g( {
$ f* \/ k W8 l9 c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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' m, N: ~2 N V* X1 \; S为什么相爱总是简单,相处太难?得training。: @. h3 q$ u8 @: ?' { G! a( c$ g
# V' j! K+ Y; c& Q5 K' K/ A( _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。。。" H7 e5 \- y$ d% C+ `
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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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