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
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2 U1 k. T- A; \( E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。$ b, p9 L% W/ I6 S K
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跟大家汇报一下最近的学习心得。
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% e% | a) X& \7 U% \2 M+ M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$ W" S7 Q# p1 x9 ~9 } I
4 j" J5 w$ ]2 k! Z最怕这种品牌问题。简直送命题。: l0 {- T& }: Y, W
/ p$ F! g& t( S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。 - f' f! s1 y4 ~- _6 s n
. h1 D9 @+ `1 @4 _' N这事儿勾起了我的一番思考,值得跟大家汇报一下。
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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。。。' s% l3 x/ r' M; C3 g
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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:6 t' H" G+ L* P- M
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Example 1:+ F8 q0 \( I- U2 q
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咱去哪儿玩啊?; k$ }& ^' _+ I9 J$ N
都行9 U: T5 e2 w3 [; z/ n u3 ?5 Y
那咱看电影吧
9 E( `2 ~; b2 z4 o太老套了
" ^& l; m' B( M0 z( Y) ^6 g那咱打保龄球吧?
# x5 w3 @$ X' |大热天的。。。' ]/ c# \( E% D- u
那咱去哪儿玩啊?
4 W) g. R7 R, V! v: M/ a7 T) x) ]! p- z都行
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咱今晚吃什么? [% {: D2 E3 B( n6 o7 c6 l
随便
L. x. o: t" j. c# X# P C那咱吃火锅?
l" o& t8 B# w3 ?# X$ K吃火锅长痘痘。& b8 B- X% b: {4 w% S2 O- U
那咱吃烧烤?
1 f/ f9 i3 e3 G7 ~7 I% z; y3 [0 p上次刚吃的烧烤。
2 C! ^& {) M8 l0 Q那咱吃什么?
3 q5 D& ?; i `* w* i, s- a随便
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Example 2:: s; i0 X; n& X3 z) [
Houston, we have a problem.
! C& F" u7 Z5 C' \What? ' ?) N7 T3 Q0 R5 {; C
Never mind
, P) {/ I% r( J- J5 HWhat's the problem?
' ]8 o( d c D. C' LNothing
9 u2 _$ _- \+ q6 pPlease tell us? 7 W2 k' W/ n/ S
You know what the problem is. 0 c1 |6 P0 e) u) q" X: Y
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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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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。. u9 V% G9 _3 } S) Y
, a# `2 h+ w- r5 Q W4 I5 M) i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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. d9 R/ F2 K6 X) S看到这里,各位男同学觉得眼熟么?
3 a% q. D' b! c3 }3 [, ~+ t S再来看看前面的两个例子。。。3 d/ ]6 Z' A) l" l0 j7 M7 _
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( U1 q* F" u" H* n
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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。9 x$ M- X* g& }7 r Z
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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?; u$ y; M4 P5 J8 ?' W
/ a* {1 [8 u y, Q9 Q- u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; }& {& U$ ^5 P" B
6 |* _4 U/ D' [. q为什么相爱总是简单,相处太难?得training。
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' s8 F6 [+ ]0 _% U; C0 @5 {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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