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 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。
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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：
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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.
' ~* 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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雷达卡
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发表于 2022-1-17 20:56:19
发表于 2022-1-17 23:50:13
换理科生来写肯定干巴巴地没味道