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 - s* B6 c6 O3 @
, h1 f' s8 s ^5 ^- L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。: D& i- [$ I; s/ w; G* V7 R% o: h
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跟大家汇报一下最近的学习心得。
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2 L( l' d% w) Z. u: _. g. H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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最怕这种品牌问题。简直送命题。
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3 s$ v0 V0 d& K7 r 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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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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0 ]7 v# S- n3 q) D {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。。。; D0 T: W) Y. r
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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：
* K& A* j# t, i) H, S$ T9 r" v) l" T" i6 d8 o2 X- c
Example 1：
% D' j( d' g' U& {6 S; f0 E
" b1 Y& P; [1 p# }8 k咱去哪儿玩啊？9 e L/ Z& F& \/ Z$ r
都行# [9 }+ g, a# ^6 G1 q) g
那咱看电影吧
) J) x, S G# l; N) R+ e$ \ Y太老套了& }# ~& C0 @& S9 X6 ?4 o7 y" r# z9 _
那咱打保龄球吧？
( B( T I3 b3 l2 N9 r大热天的。。。
7 Z6 T6 M1 m; E# {$ z那咱去哪儿玩啊？
2 i; d' j5 y( w都行- \0 ^0 f/ p% F) Y1 k# F/ t$ i
a+ J5 c) `: N, A. X: Z2 L, p咱今晚吃什么？6 O* _ W8 X! y2 ]+ w# c
随便6 a3 m. q u* K. h/ z( o
那咱吃火锅？" n5 F U3 [7 P, ~4 g
吃火锅长痘痘。
8 V5 l# d2 z& ]$ k* B8 x那咱吃烧烤?
: [$ w6 i) s1 Q- f* r上次刚吃的烧烤。
4 C' w: r1 r% U- |3 `9 w& C那咱吃什么？
$ j4 H/ L$ I1 a. H随便
- ^* C* p% @# O+ K! X) g+ P& }# Q
* Y/ \; e0 E% ^, eExample 2：
7 J3 D5 Z8 _0 @) a6 V8 lHouston, we have a problem.
6 M# L |. h" ?/ p6 bWhat? 7 Q9 N: n% ~' {$ T
Never mind ; [" b+ l& Q& f5 k! @) A# M
What's the problem? 4 \. ? D5 v( ^% M' w- c; G. c* m
Nothing
' f5 n" R1 N$ D! |. UPlease tell us? : A( t5 w9 z2 M$ f" `4 i% b
You know what the problem is.
3 q! X& p4 A. G4 r! c- f; X- z; e7 a: E% |
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。0 H- ?" N; H8 _- Y6 b
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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。
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& J( y/ f9 G7 x2 J: J" Z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。- a. n) w, J9 D4 w: X# y/ Y
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看到这里，各位男同学觉得眼熟么？
5 i3 @ i* ?0 ~6 ~$ Z" I1 P再来看看前面的两个例子。。。
& s3 d: m( a5 @% ~& m$ txxx，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。3 l$ K. ^9 M1 _) W
1 k; J. Y' U" C% E/ Y) z' S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？" L2 w1 z m2 B. b! l
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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。。。
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为什么相爱总是简单，相处太难？得training。
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+ {- C4 C8 `4 z' W" A3 {$ p% y7 R- H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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- e3 g0 ~' `7 x' y- g( N. E3 Q+ h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