TA的每日心情 | 开心 2026-2-7 02:13 |
|---|
签到天数: 1955 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 数值分析 于 2022-1-17 18:20 编辑
7 ?4 S# D2 I. o5 E& C9 T% ~, ^
& L3 F+ j& D$ \9 }4 F% ?* C& t, q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。6 Z& r+ N5 H0 _. O
9 y7 U1 d: B# e" K# p5 I6 l) O跟大家汇报一下最近的学习心得。6 m8 x$ C( v* E% f9 O Y
+ `4 r5 w! X# \) N5 _2 N! ?% {
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9 @; T8 y9 H) k) U) {
* N/ @( r' r. E0 a) }
最怕这种品牌问题。简直送命题。
9 d$ t' E0 @& h0 w: W* f4 ^9 b- e1 f; V) a4 ~: r* S/ W( N
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。 9 X% }9 R2 C- Z
$ e$ l' `1 d2 R2 `
这事儿勾起了我的一番思考,值得跟大家汇报一下。
) q; x; d4 E' C: L! Y C8 t3 Q3 J `: G/ I/ Q
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。。。: M7 m3 w5 ?: D0 f4 U1 F
" Y& o4 G. T1 x$ }
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:
7 \$ _( u, j. M9 g& h+ k1 f( B# C! B5 t; W% [
Example 1:
" O# Y5 K$ O5 `& _
$ l$ X$ |* @* G, M7 ^咱去哪儿玩啊?: ]5 u+ F3 h ], [) F( C0 _
都行
/ f8 @$ I4 @3 c6 ^, ? r3 o5 G8 B1 z那咱看电影吧
4 _& f/ q8 t |. P: ~5 F太老套了
6 y0 @& K9 @( j1 ]那咱打保龄球吧?8 E+ I# D# f: a, A9 N, R# b# c4 S
大热天的。。。3 B. d3 K& q1 M7 f& Q9 b
那咱去哪儿玩啊?' K, E* r; G U7 P! I
都行
, B1 s2 Z% J/ i6 @- @" {% g
6 j) d K7 r3 m. T- G* i" d! `咱今晚吃什么?3 x% X6 M- [8 ~' i- {2 @+ r
随便
& s( p- o: |) O% @那咱吃火锅?
1 d% O6 }; q1 E9 L) D5 }$ ?! ?2 Z) b! N吃火锅长痘痘。
; d0 b2 m4 Q. e6 H那咱吃烧烤?9 _7 T7 v" D1 y1 D$ a! B0 N
上次刚吃的烧烤。1 B8 ^$ X( D2 ?( Z
那咱吃什么?/ |" A3 i: b: e
随便 6 `% u ~0 E( M4 I# R+ Q- n2 E
8 A5 T9 P0 v4 H! R7 T
Example 2:
) Z) c* w1 Z# j6 d0 s3 [6 g/ wHouston, we have a problem. % s& }% s8 i( d
What?
; {+ k J/ C( o$ G. n% ]+ [Never mind ! K5 m- m: h5 s; E
What's the problem?
` d8 A: E) r' N1 ]Nothing
# z# |. P. D; r4 p6 ?# @ `3 vPlease tell us? 9 H7 q) T# Q; }! T, W# p, U
You know what the problem is.
: y( ]. t: S7 _: ~; u. U( |" U. q7 ?( ^3 O; }8 i
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。
! \: n+ y7 p6 y8 ]: J$ j0 Z/ s5 ]4 x# ]
? I8 C' x. ?- [4 W, t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。
0 S! b3 u- V; w3 L+ s; q' ~; Z7 {8 D0 P, Y3 j$ l# v
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。6 o$ n$ m- W1 h/ B! S# _- L: Q6 P
& ^1 }" |; ]; u- g6 u; P4 J' A看到这里,各位男同学觉得眼熟么?3 s5 o9 Q1 j$ s- i& x
再来看看前面的两个例子。。。3 T7 ~' q6 P* k. I; h7 S2 G
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。。。; J+ ?$ b% i. `3 Q, k- o' }. I
6 k7 M% O8 X% x( A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。8 @+ M* ]- r+ r- L c6 K" s. x7 [
3 C8 n. w3 V0 _' }9 |0 U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?: p9 K: u% h( B; S6 y
' e7 U% b* ^) I" k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。。。; e, _$ k1 w; k' J% b- c# U" D
- ~! ~! W1 l, w! X* `为什么相爱总是简单,相处太难?得training。: H% A Q- x7 e2 l
/ c; O# r0 y9 r1 y% `5 D% O* N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。。。' r! V, }% ^! Q. ~ L4 v$ z
8 G) H. v3 B4 S1 ^对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。
- ]- c6 b: ] x$ s$ m |
评分
-
查看全部评分
|