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 7 k; f' y1 W( m: _! [; x+ e& }/ `
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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。) D! p4 P: O% D8 [: B4 z5 B b1 Y
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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. O4 m- c: \- p. u' n8 i
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最怕这种品牌问题。简直送命题。
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. p W/ C5 W9 x1 w5 h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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这事儿勾起了我的一番思考，值得跟大家汇报一下。: D* s+ C+ I& t' `6 @8 @
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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。。。! c/ v8 O t3 @: i" K6 d
6 N" E6 f- R7 O8 Y# T4 E" C) b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：
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# @* M; } Z( _, e' O3 W; [Example 1：
( [- o! m! k# \8 Z( V1 L+ r
! U5 j8 \& g& d, M5 r: c: T, {咱去哪儿玩啊？
2 k5 i+ n7 B8 G' h# L) T2 a" t都行7 }6 f: P2 d; \3 ?( y" ?* Z
那咱看电影吧9 N" [% P. q0 W$ x) D
太老套了: x r2 Z! W- l1 u/ T1 E
那咱打保龄球吧？! Q/ q2 C/ d: P" ~2 I
大热天的。。。3 \8 ?. ]$ S; o9 C1 @( ?" Z- \
那咱去哪儿玩啊？7 e% x' d; W, [: {; a
都行
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6 G% n \2 E/ L$ [咱今晚吃什么？
+ U' {* {% u7 \" j' `随便" A8 P/ O# Z! K7 o) e
那咱吃火锅？' d# P, u, w- R, X- J
吃火锅长痘痘。
* |: e9 ^" a/ h* R/ X- G那咱吃烧烤?% ?- p6 M3 f9 C2 C3 r
上次刚吃的烧烤。' [! i) r7 e; a6 V
那咱吃什么？" S5 J& h( Z" Y
随便
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Example 2：
, w2 L% N' W; U5 u2 MHouston, we have a problem.
7 ?6 P6 E. W L" \7 n6 ^ [( v, y0 YWhat? . i' C4 B: M: O% ^3 f
Never mind
( u0 |7 }- d8 Z6 OWhat's the problem?
7 a- T' o5 Z V4 M" |0 R7 _Nothing & l% I- J2 f6 m
Please tell us? 5 M- f) a7 p W- M1 g
You know what the problem is.
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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。8 M+ p( {- s% X* `- I/ U
) Y U2 x ]4 w q- E+ e' x1 ~) q1 ?! a
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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6 \$ [. L2 K9 {3 b# E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。+ g$ v) T( U. ~/ l" \ E B
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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？4 e& n' |3 O# q* H) D, ^
再来看看前面的两个例子。。。
v H$ p8 C* K3 v- a7 yxxx，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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& h0 U! D4 p3 I1 {. E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。。。1 Q4 u2 _' V3 `( {
7 y8 a4 J( M5 Z% z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
7 Z4 e3 D6 u. X: j: t
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道