TA的每日心情 | 开心 2026-2-7 02:13 |
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本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑 6 h# A/ u+ j! r, h# |, y2 F
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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。# f" g c/ W+ K8 S% l
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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% X2 a) r& \# z$ o: a. Q: i
: P. c/ _/ V7 Z$ H2 v* s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。 ) K2 B: \) g7 Z, R) N! ^3 {
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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。/ i% Y) c: D7 X; Y
+ @! J/ C; ^; ^, ]* ?2 {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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3 q: B- }: j' u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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( L# s V- P$ p% XExample 1:
3 u0 p( z! K4 a+ C8 `! s+ O" v# z. V }0 a M! D5 F
咱去哪儿玩啊?
' K2 d: _% R$ E) j6 i1 a% h都行3 Y4 `- u- [% W
那咱看电影吧 D4 h8 S5 W# b/ k3 A, ~
太老套了4 z0 e3 \3 v; U) ]
那咱打保龄球吧?7 l& m8 H1 b5 S: Z# z
大热天的。。。
# K5 g: e6 q; h/ E" ~8 L那咱去哪儿玩啊?
5 q8 h) f' P& f7 y7 h) \都行, V6 q/ k4 u1 n ^- h5 _( }
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咱今晚吃什么?! s) r5 q8 H9 H
随便: t0 a# W k) E2 t9 n
那咱吃火锅?/ N! e: P! j1 |, }0 h. r* q
吃火锅长痘痘。$ b4 X: c/ t9 z1 n0 i" x$ J
那咱吃烧烤?% [/ U8 i9 [4 w- t
上次刚吃的烧烤。
. j; \7 y! R& _6 j2 p" Z那咱吃什么?
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Example 2:
! I% a( @# y8 H0 _Houston, we have a problem. 5 B0 R. Y: s# S" t
What?
2 D# e- M4 m) S$ fNever mind 8 [6 K4 Z3 i- n1 h$ v' E
What's the problem?
0 g9 O, ^5 |& @Nothing 6 e* y7 Y1 y% m" r1 h7 _- c
Please tell us? 7 S$ a6 _9 X! S- G) u
You know what the problem is. ! Z# @ w0 R9 i$ v6 ^, O
' ~* r# R- u+ L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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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。$ q; I0 `& _; x; J: d/ O
: v. _5 R+ H+ U8 c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?
v2 C# n4 I, X5 {再来看看前面的两个例子。。。* j/ _# h1 V1 N4 i2 Y$ c
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。。。' B5 v5 ]) i9 B5 c! r" Z
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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。* X1 n' G/ h3 f9 e ~/ a
J" k1 g' l3 T1 t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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9 k7 |) `9 d! ?3 U6 Y% y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。。。. x! B( B+ Z- A6 e2 j$ e# W
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为什么相爱总是简单,相处太难?得training。5 d! \( k( j! v8 [. ]; w) w
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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。。。
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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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