普鲁斯特问卷

1.你认为最完美的快乐是怎样的? 2.你最希望拥有哪种才华? 3.你最恐惧的是什么? 4.你目前的心境怎样? 5.还在世的人中你最钦佩的是谁? 6.你认为自己最伟大的成就是什么? 7.你自己的哪个特点让你最觉得痛恨? 8.你最喜欢的旅行是哪一次? 9.你最痛恨别人的什么特点? 10.你最珍惜的财产是什么? 11.你最奢侈的是什么? 12.你认为程度最浅的痛苦是什么? 13.你认为哪种美德是被过高的评估的? 14.你最喜欢的职业是什么? 15.你对自己的外表哪一点不满意? 16.你最后悔的事情是什么? 17.还在世的人中你最鄙视的是谁? 18.你最喜欢男性身上的什么品质? 19.你使用过的最多的单词或者是词语是什么? 20.你最喜欢女性身上的什么品质? 21.你最伤痛的事是什么? 22.你最看重朋友的什么特点? 23.你这一生中最爱的人或东西是什么? 24.你希望以什么样的方式死去? 25.何时何地让你感觉到最快乐? 26.如果你可以改变你的家庭一件事,那会是什么? 27.如果你能选择的话,你希望让什么重现? 28.你的座右铭是什么? ...
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郑晓晴周报2019.7.22

1.对循环神经网络原理和程序有了更全面的理解,对之前不懂的地方花了时间去学习补充,从数据如何输入到网络,再如何计算,到得出预测结果有了更好的把握。这样以后对模型的改进和优化都会更方便。 2.理解了keras中units是输出维度的意义后,神经网络的参数个数也就会计算了,我觉得只是将10个数一组输入网络可能不需要100的输出维度,也许只需要30就有很好的效果,我马上去做了简化模型的实验,将units也就是输出维度设小,预测结果表明减少参数后预测精度虽然不及之前但是也相差不多,而且训练速度更快,也没有之前的毛刺现象。接着我还做了多输入LSTM的实验,将多维数据输入到一个神经网络去预测多维输出,结果表明预测效果还是比较理想的,之后还需要更多的实验去验证和调优。 3.Stateful LSTM:也就是有状态的LSTM,在处理过一个batch的训练数据后,其内部状态(记忆)会被作为下一个batch的训练数据的初始状态,就是前后数据是有关联的,我觉得我们的摇荡数据也是这样的。之前的训练方法是将数据划为10个数据一组加1个标签,然后打乱顺序去训练模型。stateful lstm是按数据顺序训练模型,并将上一个batch的状态传递给下一个batch,这样感觉更合理一些,我也去用程序实现了它做了实验,结果表明这种方法对刚开始的数据预测的不准,之后就比较准了,但是总体上没有之前的方法效果好,这也是一种新的探索吧,也许以后会用得上。 4.摇荡项目工程进展:实现了多线程,离线预测和在线学习可以同时开始进行了,之后再加入切换机制大框架就搭好了,当然这其中也有很多的细节问题需要解决。 ...
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张涛双周报20190720

来北京两周,除了学习之外似乎没有时间做其他事情。每天在各个不同的英语老师之间徘徊,课堂时间不少于七个小时,加上每天用于做作业和背单词的时间,全力投入至少十个小时以上。我们都在说:如果拿出学外语的精神来写论文,恐怕早就不是今天这个样子了。 说点体会吧,与大家分享。 1) 精确性。 开学第一天,阅读老师就强调了阅读的精确性。在随后的课堂中,这个概念让我有了深刻的体会。比如:“In the matter of chocolate consumption, Britain is the most self indulgent country among the world's big economies. But that may not last."和"Britain no longer leads the world in its consumption of chocolate." 这两句话是不是同一个意思?大家可以在留言区写答案,我稍后再给大家分析。 关于精确性的问题很多,但反思我们的研究,也出现了精确性问题。我们更喜欢用文字来描述算法的过程,这个十分不可取。为了精确性和今后的抽象性,大家所有的过程描述一律采用数学公式来写。这样可以保证我们所做工作的精确性。 2)投入 开学有一个事先未通知的摸底考试。好在我凭着多年的考试经验(非外语水平)顺利通过了。部分同学受到了约谈。两周下来,发现那些被约谈的同学很多人已经水平大涨。私下聊天得知,这些人为了争口气,每天早上六点到教室上早自习,晚上下课后要在宿舍学习到十二点。这种劲头下想不出成绩还真是挺难的。所以,再次印证了投入才有产出的道理。与之对应的,在北京和一些朋友小聚,发现那些高收入者每天工作至少12小时以上。每天晚上十点半的地铁上仍然挤满了人。北京的努力程度比秦皇岛高出不只十个数量级。我也决定要好好学习了。估计回学校后,也加加强大家的时间管理。 3)论文 闲暇之余,大家也在交流科研的方法。发现那些牛人共同的建议就是:有了想法做完实验就写论文,别管性能好坏,写好论文后去投稿。在投稿和被毙的过程中吸收审稿人的经验,改进自己。这是最快的成长途径。当然,这里的论文都是英文的。所以,我们也要跳出舒适区,大家今后所有的论文必须都是英文的。除了类似于《软件学报》《计算机学报》《电子学报》等极少量中文期刊外,不再考虑中文文章。大家做好心理准备。 简单分享以上内容。同时提醒各位,假期间也需要正常些周报,除非你能找到像我这样的借口。 ...
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