全球通史
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这书从买 kindle 开始看, 到最近两天才看完. 一句话感触: 历史大潮滚滚过, 你我其中或可知
感觉一直到现在, 历史的关键转折无外乎科技发展, 宗教冲突, 以及利益驱使. 科技发展没什么好说的, 攀科技树多一层, 对低级别的来说基本就是碾压. 宗教的问题在天朝似乎没那么夸张, 但是看整个欧洲和中东, 基本上都是因为宗教的原因, 基督教和伊斯兰教互相 PK, 以及内部各分支在互相 PK. 利益驱使是一个很好的去做改进的动机, 除了宗教这种太意识形态的事, 科技发展和扩张都是建立在利益驱使下, 天朝最近几百年科技发展不行, 就是没啥利益了, 天朝上国啥也不缺, 往外打也没啥好打的, 就慢慢耗死了
另一个感触就是越到现代, 历史发展速度越快, 最近一百年的发展可能超过了之前所有文明阶段总和, 而最近一二十年又还在加速前进. 回忆下我们的小时候和现在, 差异实在是太大了, 如果把一个古人放到现在, 他会不会因为完全无法适应这么快的变化而崩溃. 我们既然已经在这股汹涌的历史大潮中, 已经无法选择崩溃, 崩溃就挂了, 那剩下要考虑的就是怎么保证可以随波逐流, 有理想点的可以考虑怎么去成为弄潮的人. 计算机相关领域一直又是更大更猛的潮, 但是笨狗还是想闲着发呆怎么办… 希望能被推着走还在时代的尾巴上吧
量子物理史话
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这本书很早就听过, 但是一直没去看, 应该是今年年初跟阿牛提起来, 于是找了个周末花了大半天一口气看完, 里面不少章节应该在 BBS 上零零碎碎看过, 所以也没有触动到非常夸张的地步, 只是觉得: 物理真的好奇妙, 而且, 对于这个世界, 我们究竟知道多少?
在我的 Task List 上好像是很早就说要写个读书笔记, 不过拖了这么久, 好像也想不起来到底当时想说些啥. 只还是深深觉得对这个世界我们知道的还是太少了, 而且现在的所知未必是正确的, 不断有新的理论和证据来说明世界原来不是我们一开始认为的那样的. 科技大发展有时候也让人挺困惑的, 简单点大条点也好啊, 可惜人类就是这么的充满好奇心, 不知道到人类文明消亡之时, 是否能把奥秘探究完. 我一直认为时间和空间是无限的, 我们当前这个宇宙的时空间有限那是因为我们的宇宙只是更大尺度上的一小部分, 或者等我们弄明白了当前这个宇宙后, 就可以将文明升级一个大阶段, 去考虑上一层的问题了
deep learning 的 feature 问题
这个不是读书了, 只是对现在火的要死的 deep learning 做一点自己的理解笔记和记录点疑问
因为我没弄过神经网络, 所以对 DL 的很多基础都不了解, 只能以很傻的方式来理解. 最近听了 MSR 邓力和 Baidu 余凯两次讲座, 加上之前在人人小强给普及的, 大致说来我理解的 deep learning 就是这么回事: 把以前只有零次 (比如 LR 的直接特征到结果映射) 或一次 (比如 SVM 用核函数来做原特征和结果的映射) 的问题空间转换, 变成多层 (即更 deep), 从而在这个过程中自然筛选组合学习到对问题的更本质的特征描述
我理解 deep learning 最大的变化是把一层隐信息变成了多层, 那每一层是怎么映射的? 是已有特征的大杂烩? 还是有一些简单的人工 feature engineering 的工作在里面? 对这个问题一直没人给仔细讲讲, 像 SVM 的核函数, 也还是需要人工去选择, 按 http://deeplearning.net/tutorial/ 这个 tutor 上的简单例子, 就类似要找到某函数最终的表达式, 可以在每一层我们都提供基本运算, 然后看若干次组合后能匹配上那个多项式? 表示对学术界最大的抵触就像是 “怎样画马” 那个讽刺漫画, 最后那一步跳的忒大了…
抛开那个映射方法的问题, 我的另一个问题是: feature 是否会变得不可理解? 因为 DL 的过程中可能通过人无法理解的大量组合得到最终的特征, 那是否会导致人类无法理解或解释最终的特征? 那在某些应用场景下是否会有遗憾? 比如人脸识别现在能做的很好, 但是对于那些识别不出来的照片我们怎么去跟人解释怎样变得可识别, 告诉别人脸洗干净点? 或者正面一点会容易识别? 这些都可以让人类来理解, 也可以让人类配合优化, 但 DL 出来的 feature 如果没法理解会不会在用户愿意配合的情况下都无所适从? 特别是广告, 之前在度厂我们做个性化, 让广告主接受的最大障碍就是广告主表示 “换了这样的游戏规则后我们完全不知道怎么玩, 你好歹给点 guideline 让大家知道什么是好的什么是坏的, 然后对于极端 case 能跟我解释为什么, 以后怎么避免”. 现在度厂说已经在凤巢上了 DL 的 model, 我在 ADC 上问余凯可解释的问题, 他表示广告主的难处没反馈到他那, 所以他也不知道或没觉得是问题…