TA的每日心情 | 开心
2025-10-27 04:12 |
|---|
签到天数: 1953 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 9 K3 S d; ?/ X, v
/ Y# h/ @" e. D1 @: T, H
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 t! n! T3 s1 K+ y, S7 r
$ ~# T; p6 }/ t4 u2 I- ~$ }! X6 z. ?7 ~
跟大家汇报一下最近的学习心得。8 ]- u% ?1 Q; O$ i; k/ R8 l
& |2 ~0 ^$ i: \8 V
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
+ U2 n, {3 @1 e0 C8 Z% E! S) }4 s& s; y) P9 g# X
最怕这种品牌问题。简直送命题。; z/ |8 u/ e2 t, G
7 K3 _0 S) j0 a; s3 a4 C% J' h# T y( N
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。
& h5 B# k- ~: g: K" ?
, Q2 x/ z9 [# h6 }/ y) S这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。
4 m2 ]; G9 N3 R! v$ D& b8 I. b7 B, c+ P6 Q% y
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。。。6 e" N$ a$ P& @
% }3 o6 |" [2 D/ ?2 @/ c0 X% R( ?
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：
6 O) Z6 U$ s" J( ?; ?3 L) T J0 c* e& g; W2 R; F
Example 1：
# y. }7 z2 o% @0 M) q2 o2 b3 |( Z {" D, b' H7 \
咱去哪儿玩啊？: y# M* O8 W$ J2 T5 m( {8 U) H/ r
都行 l# F) A; B# G- g. G, F' |: l
那咱看电影吧
6 N l+ c8 N9 G* L太老套了3 }/ m: w- n5 V
那咱打保龄球吧？
\! h6 C) _; h3 l大热天的。。。: y `; t- f$ i# s. Z- F
那咱去哪儿玩啊？3 y$ j' {9 R. D$ a
都行2 P# h/ H3 U7 I" ~" T5 f
1 L7 c- Q5 M* A! H) s! k; A/ y
咱今晚吃什么？
5 L8 E: T! k4 q. N8 X( }, g/ {" _' x8 ]随便9 K" N* g( m, x I, n
那咱吃火锅？. @: `" D7 T% H
吃火锅长痘痘。
7 ]/ d5 o' N6 [$ f; t那咱吃烧烤?/ |) N4 j6 o4 F4 E3 A/ k
上次刚吃的烧烤。
; @$ M) q( N- W# |9 {% S那咱吃什么？* M& _ q+ M( _/ J
随便
9 P4 Y1 E6 ?5 z9 N; b& S( E7 W5 x% f: m" u
Example 2：
$ Y' K9 [7 |0 iHouston, we have a problem. 5 W6 ~8 s5 V& {' b* S7 ~
What?
u8 l3 c, S$ B' a7 e, j5 INever mind
4 z, E+ s n& w4 M+ W9 dWhat's the problem?
0 \! P! |! e8 _; ^; GNothing - P+ q# Q3 o7 _6 d6 ? E. b0 B
Please tell us? , ?8 c5 _# N: T
You know what the problem is.
& d5 w F3 F& f e1 M0 O O5 F7 x6 H, K% E. Y) |
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。
G# d7 ~1 z( q0 {( A" Z8 W9 Q6 A: N+ N0 j, _; H/ e9 `
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。0 ?+ Q# g- g7 B1 N1 h
6 n; o. s( n; y9 \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。) ]4 M- S4 q: X, G' f3 O9 E
, ?) L" L3 a5 o5 C e" t/ q+ ]看到这里，各位男同学觉得眼熟么？) U/ Y3 v ^$ z9 N( J1 J
再来看看前面的两个例子。。。& Q1 |* q/ z6 c( g
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。。。
8 {9 `# V( \- q" a, {
, d2 z" u1 @ {2 S( R; I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。
4 n& G0 }+ y9 I7 D! X! Q: T
1 |$ m4 e8 W* A1 ~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？% p$ F+ g* p ?% }. p0 o
2 J* G9 V! R4 ]/ [
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。。。3 {' R: F4 k) A# |
0 s: Y6 |" S' O( f @* c; x; p为什么相爱总是简单，相处太难？得training。8 I7 X( n2 `1 D+ M4 d. `
+ w* Z' d) E! x' P! l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。。。( i2 D1 q: Q {
, n2 t% Q: X o9 a$ p" H4 f) ]( k对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。' a/ V' s' w* e" P6 Z: _
|
评分
-
查看全部评分
|
雷达卡
楼主
收藏
分享
淘帖
支持
反对
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
抢沙发
千斤顶
显身卡
发表于 2022-1-17 20:56:19
- D. e, p/ R! B; l2 @# ?; M
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道