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 3 [4 h: r+ o4 c; F& ?
+ Y$ X) {$ w7 O1 g* C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。
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跟大家汇报一下最近的学习心得。$ U3 U& K& P: k+ P e
3 b, y+ d! L2 d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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最怕这种品牌问题。简直送命题。
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! e% o1 P g$ k8 g. u' ^% Y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。
- D# ? `/ q& @% a7 }4 E- ^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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% v% D4 z) i$ d' ?7 ^. j. w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。。。" c- F8 M# z; D" W# ]+ v
/ _' d+ }2 m& [) 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：" |2 J1 h" U* }5 U4 I& `
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Example 1：9 h' B6 P6 l/ g+ C* m6 R9 h$ d. G
1 d: x6 t, U' O' }: t( z# ?' n+ b8 ]. D咱去哪儿玩啊？
6 ^: n( P3 M" |$ ~; I# U+ u都行
& m, |$ M7 m$ q1 ~那咱看电影吧
& u9 t0 y1 t6 X太老套了- Q1 R9 H9 F) s$ y8 o9 n
那咱打保龄球吧？/ Z/ y: ~# t7 j
大热天的。。。
& X8 n+ C, h+ u6 j) @那咱去哪儿玩啊？
( z( ^& v0 b/ ~, V3 |都行
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; |4 s! q3 K0 O- \咱今晚吃什么？( S4 T) v- s0 R7 J# Y: ~' _$ _
随便
! k9 _- u: a4 ^那咱吃火锅？/ |+ g: X3 U+ s w" w. y
吃火锅长痘痘。! h {: Z! v( M1 c; [4 k
那咱吃烧烤?
& x) G" @# g& A* U上次刚吃的烧烤。) t% p9 I4 B# g$ V- |
那咱吃什么？4 R0 c- n! M: O @0 ]. q9 }
随便
1 H* x+ l, D. v9 S! f7 H: C+ w# }* P; B( C X1 B3 N0 i
Example 2：6 {# o6 C5 I4 d8 \# l/ ]
Houston, we have a problem. 3 A0 u% L y/ F6 a- G
What? 5 T+ H& Y; m/ }5 W
Never mind
4 n) b6 Y/ w/ q: L7 F7 p5 E5 }What's the problem? ; }1 x9 X$ u9 f& T% P- D! y
Nothing
& _+ ?- R% o/ X& \Please tell us? 0 D- ^$ t4 R0 D9 V/ d2 X/ P
You know what the problem is.
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4 q d2 K& p' v* S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。+ r+ S8 i/ p: P, w, [( Q3 T
, T2 h5 j: N1 f- L6 j2 I, \
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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, k5 B/ d8 O, y- Y, l- t1 W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。7 j2 k- t# T9 j
' n- G6 I, \+ V, n看到这里，各位男同学觉得眼熟么？: X6 p" v! `& F' q
再来看看前面的两个例子。。。
$ c8 I, a2 |* Txxx，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。
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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？% p. @. A4 V6 g9 R* F5 {
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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。。。( [2 g/ _6 C5 W+ G' A N% W
- o: x# d& p) @( N6 J为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
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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。。。. j* t0 a: B$ p7 T, q- y3 P8 o$ m* I
0 Q3 C W8 a2 R: u8 ]对了，那什么，我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。
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发表于 2022-1-17 20:56:19
# n1 e8 S# b% m7 i
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道