TA的每日心情 | 开心 2025-10-27 04:12 |
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑
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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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跟大家汇报一下最近的学习心得。6 H9 M' C/ Q7 P& Y) ~
. k+ s5 a" Q c4 H& {6 ]* \' {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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* ]. @2 b6 s3 v V+ y+ H) o最怕这种品牌问题。简直送命题。0 I B+ h3 d! U8 A3 @+ V# _$ u
! A: ?- U: C( 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。
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4 v/ s/ B+ X) E0 |这事儿勾起了我的一番思考,值得跟大家汇报一下。 E" t. ~6 r4 h$ l
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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。。。+ b ~8 H1 E3 w& h
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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:
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9 |: n" g4 ]' [+ K H+ e: EExample 1:+ W6 {1 p$ `# \% f5 F* b; q
4 C* f7 u; R0 j3 W4 k2 {咱去哪儿玩啊?/ B! b# R/ Q' X0 v* n4 E
都行! Y$ Q' V6 S- k! w$ q! m$ N( v# Z
那咱看电影吧
9 r1 L( {/ |5 m6 m+ n) L; ~太老套了
0 n4 b7 ^: o; v7 e0 x4 V那咱打保龄球吧?0 e5 A! k* _ b& r
大热天的。。。
8 J0 v% Y9 y0 J2 U那咱去哪儿玩啊?' O) b" k9 t" H, N
都行2 P( V5 a5 K* M% d
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咱今晚吃什么?
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那咱吃火锅?
0 d5 t! |& v3 y' T吃火锅长痘痘。
$ M8 K. Q) L1 P: M$ t1 j* @! X那咱吃烧烤?+ d+ p* V \- d$ M
上次刚吃的烧烤。
, G4 J- _, B$ h) u那咱吃什么?" l6 \# X& F2 S" f' l* ?0 r
随便
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: F) G1 S( |2 C* Q& J8 ^5 wExample 2:
0 H2 L: M' ~0 _4 T& z4 ~Houston, we have a problem. 8 y0 a' v* f2 o3 _# ?( \( i
What? $ J* {; j0 A a1 K6 _
Never mind 6 c# \& T- m, B# R& b
What's the problem? & A1 s6 o) t2 b
Nothing * X" g# y& A- g8 q. f) w
Please tell us?
k" [1 R8 h2 k/ AYou know what the problem is. $ Z1 L0 b3 t1 d7 f: F X
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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。
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6 z# Y: h' i9 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。6 `; e. [7 g; X
# d& \% `. D% l8 n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。
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看到这里,各位男同学觉得眼熟么?; K# a6 ?3 f$ W( \$ C! m
再来看看前面的两个例子。。。/ G4 ^* ~; V) Q/ r
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。。。
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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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3 _- L. @' y7 n1 D, \' W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。。。1 o# q. `4 n7 G! I5 h
, J$ o, f2 v8 C; W. m" i为什么相爱总是简单,相处太难?得training。3 v+ X+ x2 X! q1 b0 M. Z; V
2 i0 K) W+ r( ~; g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。。。6 W6 u" j5 N8 J
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对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。3 ]. ]6 _: f8 P w6 f" X( c& s# `: ^
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