TA的每日心情 | 开心 8 小时前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 . D9 t. m* z. d. K7 v. T
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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。
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* N2 H) _" W E0 ~跟大家汇报一下最近的学习心得。0 V) M( M2 A9 p/ s# Z, ~ _
' a, U8 s- f# t: ~* N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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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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/ y4 d0 b9 x( ~/ q: e/ y这事儿勾起了我的一番思考,值得跟大家汇报一下。8 L( y1 |; U$ y7 J
0 U( i# B; O! A5 u% V5 q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。。。
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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:$ k% ]( g0 U/ U ]$ U2 {
- A/ r& R+ l8 pExample 1:3 c& J% _; j- k* J8 v* S9 Q5 ~
9 G' }9 O" H4 v- S; r3 L咱去哪儿玩啊?3 q" A7 \' n% u* K6 f
都行
# \6 h) C, _" G t那咱看电影吧 O0 C/ [; L: f. @) |5 A7 @, D- T
太老套了
) [. v2 @2 ~) y8 S4 Q那咱打保龄球吧?
' h! W) a$ u( ~$ A5 e. \大热天的。。。
& x/ [( |+ n/ ]那咱去哪儿玩啊?
+ U, q7 T9 N* V6 ~都行
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咱今晚吃什么?
1 P7 ?+ p& b: [- [3 _% \随便
+ Q& G) p1 E6 Q: {3 y. C; w8 l, s6 a那咱吃火锅?
: f6 A2 P+ t+ J$ O7 i- P吃火锅长痘痘。% l5 N- E, ^& ]) W3 o1 ^9 G
那咱吃烧烤?
1 {* [$ J+ O. R9 ^上次刚吃的烧烤。0 I5 l' f2 l! a; q2 v
那咱吃什么?: K/ ?2 U) m. R' V+ _ i
随便
2 m1 ?. \1 |* X a* m g
$ G* u/ h/ `$ W/ s# [$ ]; `Example 2:1 K3 ]# v) R& s& A/ X* l
Houston, we have a problem. : K; A9 v& O) K' E9 T0 l
What?
# @$ w- s' A' r* b2 c: r1 K) o: gNever mind 6 \+ [5 _* n1 I1 h0 b
What's the problem?
% ~/ [! C) ?2 _* BNothing ! n3 p( N2 s/ e4 Z( ^" ^
Please tell us?
7 `- I3 J3 x' D" Z2 v4 l5 ^9 JYou know what the problem is. , @ b0 ?( U: } f4 v
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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。# f# d, R" q$ c: c
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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。
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e+ b: }& n, L. m& u, X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 P+ A, J5 X* p1 {; f, l0 H
; ?+ {" |, w: a& f; C7 [看到这里,各位男同学觉得眼熟么?
+ ]0 h' F+ O. e7 E% | u4 s再来看看前面的两个例子。。。
/ L+ D" x& I" vxxx,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?
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# D+ B, g1 |7 x G3 o0 U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。
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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。。。) R4 u: x1 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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