TA的每日心情 | 开心 15 小时前 |
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 ; y- B+ o# o/ y
% T& N( P: X% U# [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。$ ]& X- a! H- F6 d
: D. I3 H* z- e7 y: U3 K跟大家汇报一下最近的学习心得。& M" N$ }7 ^! z# _* x6 ?
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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
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# T9 d6 `: Q c0 ~# {; ~9 ^1 A& B最怕这种品牌问题。简直送命题。! L* m$ u1 S& ?% W* N
9 T* _3 H" V" M1 w9 d4 c8 j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。 7 j! \& _3 E% b+ W
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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。# B( D) I. [, ~' q( h
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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。。。; {% H# {1 s5 q- f0 V$ J
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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:2 H, o1 ` K Q* q2 n
& @$ I; n; \4 i1 y2 B, n; p8 j, uExample 1:! Z4 r5 N4 E: @! A
s6 G. _6 `; p# p6 T9 @咱去哪儿玩啊?" E4 s7 C& }% T' E- h9 a' @
都行9 C* s% K9 g0 D7 Q9 S2 @
那咱看电影吧6 Y% P) w1 i. n* ~5 l' g" Z
太老套了
# {1 L! s) R0 p那咱打保龄球吧?
# j/ d2 M, X g. y大热天的。。。
! x0 h/ J! W, C/ W& a0 {2 V( B2 _那咱去哪儿玩啊?
% J# S6 z' A" y+ c& o都行
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咱今晚吃什么?
- i6 P) }9 @% U, r+ D" A随便& |' @: ^+ J% |' I2 o E$ T1 ?
那咱吃火锅?
2 s" q2 p5 p& `; y) R: k吃火锅长痘痘。( D4 G' ^) ^' \. J ^
那咱吃烧烤?: M2 H1 V7 @! ^# X
上次刚吃的烧烤。 O3 O# B: @9 l
那咱吃什么?9 M. U: V' y; c1 _) e
随便
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Example 2:8 j: C* r' E( I
Houston, we have a problem.
3 {( d" e% y, o o& b. ~5 c8 q' a1 ]What? % J$ k% J& J) |3 {
Never mind
, O5 s2 r0 q+ B2 R! D0 Y1 Q+ KWhat's the problem?
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Please tell us? 5 n$ q: X9 T+ S* x+ ^; U2 v! P, y
You know what the problem is. ; `/ `& X1 o- s& g2 ~
% P1 n: g+ d7 y$ {3 v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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( Q3 }, L: S: M2 V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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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。, o. N# f8 T4 {$ X: _- L
' y- i, v" g5 A% {: [( v看到这里,各位男同学觉得眼熟么?
; k0 n" ~& _2 i K4 q再来看看前面的两个例子。。。# S" l$ f& s/ J
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。。。, d1 y* A- s* R+ n
0 v3 l& a* n1 T7 B, @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?5 }( A% i- m3 z; u% s- o& t* z" s
8 J* |8 t5 X0 o% g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。3 W% @5 D+ W& X3 z. Q& W/ H
: W+ h: ~3 ^0 A; E7 R. V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。。。+ P. o3 t9 u0 [
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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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