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 - v- q+ i+ X+ l; s# o+ I
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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。
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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
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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。 : ?3 ?- p! K* c7 t, f5 B
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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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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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2 R5 | @# O- l( i- C7 W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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$ x0 s0 j/ s9 n8 {/ G8 O( Z( AExample 1:
! i% {" g) g0 [" H2 h! @+ U2 ~" C( {9 E3 a
咱去哪儿玩啊?
$ t- {6 h& k. y* J, H O: V! }都行
; a2 G# d- I6 D0 ]5 c( ?# {6 y那咱看电影吧
- R$ X! Q4 Z9 B9 C太老套了
" o" V; g+ f* h那咱打保龄球吧?
: F" n ]' Q: a大热天的。。。
- z; A H+ j+ b2 g( @: I% j w那咱去哪儿玩啊?
0 w0 F2 ^: E* g: c6 E1 v都行
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' z8 x" A0 C$ `8 K; B r咱今晚吃什么?
, D% r" m7 e, R" _随便8 x% f" j1 e) ~, G, M5 K
那咱吃火锅?
& l: k* O+ F0 ?3 R% x$ ^吃火锅长痘痘。0 [9 f) a$ Z( T0 N! L2 J3 N) h
那咱吃烧烤?
# _+ q" d; U* m上次刚吃的烧烤。, E; e' z) U% J m+ k0 [( O9 f
那咱吃什么?* v# U6 D" l! Y
随便
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3 h3 D3 y, U) R1 w$ ^6 @Example 2:9 r* H0 b$ Q7 |9 K5 Q$ c4 u5 q
Houston, we have a problem.
3 b: j5 j* ?* u2 {" b' gWhat? $ N! [$ A- h& @! F' B
Never mind / x: f/ w. c8 t1 x
What's the problem?
0 e; s' y6 [' X: I4 kNothing 7 j4 `( @' Y* A. r% w5 P+ |' q" p
Please tell us? # n. _ X- r$ a$ ~6 C: E
You know what the problem is. ( ]. ?$ K4 @4 X1 R2 v
# w# z1 T n; Z5 z, b6 \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。' R+ [9 C9 J p$ c |
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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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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。; Q0 |8 Q o& ~: w
! X, i n) Y% }1 P: F: y/ g' u看到这里,各位男同学觉得眼熟么?/ |+ Y. e- E$ d6 f- H+ ?
再来看看前面的两个例子。。。
0 Q1 ^, X' V( x, J5 Q0 D1 @& j- \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。。。' V6 H( B! Y; s/ E& y8 t. W7 k8 T
" q* F6 J3 w) V& o9 p0 I+ q& H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 z8 x+ g( S8 G6 m4 L
7 G5 I, Y. Q. f2 H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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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。。。8 _0 k; c8 X% ] b$ j: c3 m7 d
% D/ t) ^& K/ ^6 C9 } C为什么相爱总是简单,相处太难?得training。9 |# {/ K4 E+ m
: S0 {& c$ F4 g: o0 E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。。。% g- [+ o _6 ~# V+ j
8 k. p& s* H; J! R3 v# P对了,那什么,我得先走了。。。有没有下回看缘分了。。。& w( B8 h2 ~" {; B( g
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