算法人生(23):跟著“生成對抗網(wǎng)絡(luò)”思維走出“拖延”

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在之前的文章中,我們嘗試用GANs做了目標(biāo)設(shè)定,那是不是還可以應(yīng)用到別的地方?這篇文章,我們用GANs來解決工作完成最大的敵人——拖延癥的問題。

生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)是一種深度學(xué)習(xí)模型,其核心思想是通過兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——生成器和判別器的對抗過程來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布,進(jìn)而生成新的、類似真實(shí)數(shù)據(jù)的樣本。

它基本原理基于一個博弈論框架,其中生成器嘗試生成盡可能逼真的數(shù)據(jù)樣本以欺騙判別器,而判別器則試圖區(qū)分真實(shí)數(shù)據(jù)與生成器生成的偽造數(shù)據(jù)。

這兩個網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中相互競爭、共同進(jìn)化,最終目標(biāo)是達(dá)到一個納什均衡點(diǎn),此時判別器無法準(zhǔn)確地區(qū)分真實(shí)數(shù)據(jù)和生成的數(shù)據(jù),這意味著生成器已經(jīng)學(xué)會了真實(shí)數(shù)據(jù)的分布,能夠生成高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)。它的訓(xùn)練步驟如下:

1)初始化網(wǎng)絡(luò):首先,隨機(jī)初始化生成器和判別器的參數(shù)。

2)生成樣本:生成器接收到一個隨機(jī)噪聲向量(通常是從簡單分布如高斯分布采樣而來),并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)樣本(如圖像)。

3)判別真?zhèn)?/strong>:判別器接收來自真實(shí)數(shù)據(jù)集的樣本以及生成器產(chǎn)生的樣本,并分別給出它們屬于真實(shí)數(shù)據(jù)的概率分?jǐn)?shù)。

4)反向傳播與更新

  • 對于判別器,目標(biāo)是最小化真實(shí)樣本被正確分類的概率和生成樣本被錯誤分類的概率的損失函數(shù)。這促使判別器提高區(qū)分能力。
  • 對于生成器,目標(biāo)是最大化生成樣本被判別器誤認(rèn)為真實(shí)樣本的概率,即最小化判別器給生成樣本的非真實(shí)概率的損失函數(shù)。這促使生成器改進(jìn)生成質(zhì)量。

5)迭代訓(xùn)練:上述過程會進(jìn)行多次迭代,每輪迭代中,兩個網(wǎng)絡(luò)輪流更新其權(quán)重,直至收斂。理想情況下,當(dāng)訓(xùn)練完成時,判別器無法區(qū)分真實(shí)數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù),意味著生成器成功地學(xué)習(xí)到了真實(shí)數(shù)據(jù)的分布。

生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)作為一種創(chuàng)新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,因其獨(dú)特的能力在多個領(lǐng)域內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用,如圖像生成與處理、自然語言處理、視頻生成與編輯、音頻合成與音樂生成、風(fēng)格遷移與藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等領(lǐng)域,這些應(yīng)用展示了GANs在跨學(xué)科領(lǐng)域中的強(qiáng)大潛力和靈活性。

生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)的核心思想在于“對抗學(xué)習(xí)”。通過生成器和判別器的相互作用,生成器逐步改進(jìn)其生成策略,以對抗不斷進(jìn)化的判別器,這個過程促使生成器能夠生成越來越接近真實(shí)數(shù)據(jù)分布的樣本。這種機(jī)制模擬了一種自然選擇的過程,生成器就像是試圖模仿真品的偽造者,而判別器則是經(jīng)驗豐富的鑒定師,兩者通過不斷的對抗提升了各自的能力。對于我們?nèi)粘5耐涎有袨?,是否也可以像生成網(wǎng)絡(luò)這樣打造兩個博弈的對象來讓自己走出拖延呢?

一、生成對抗網(wǎng)絡(luò)對拖延的啟發(fā)

應(yīng)用到拖延這個主題上,需要先將生成器和判別器做個映射,好應(yīng)用到我們的拖延場景中:

生成器:拖延行為的產(chǎn)生源頭

  • 尋找刺激物:生成器會尋找你的生活場景中,可以被用來引發(fā)“拖延”的導(dǎo)火索,比如完美主義,害怕失敗,被動攻擊,分心太嚴(yán)重等等,它會找到這些因素后,鞏固、加大這些因素在思維中的牢固度,并生成拖延行為;
  • 合理化拖延:生成器會為了拖延行為找到理由來讓拖延行為合理化,好讓我們不易察覺拖延,從而加重拖延的程度。

判別器:拖延行為的識別與對抗

  • 自我覺察:將判別器視為你的自我監(jiān)控系統(tǒng),它負(fù)責(zé)識別并標(biāo)記出那些導(dǎo)致拖延的思維模式和行為習(xí)慣,比如過度使用社交媒體、完美主義傾向或是逃避困難任務(wù)。
  • 挑戰(zhàn)拖延借口:每當(dāng)判別器識別出拖延的跡象時,立即啟動對抗策略,質(zhì)疑那些拖延的借口,如“我太累了”、“明天再做也來得及”。像訓(xùn)練判別器去區(qū)分真假數(shù)據(jù)一樣,訓(xùn)練自己區(qū)分真正需要休息的時刻與純粹的拖延理由。然后提醒自己應(yīng)該怎么做才能走出拖延。

實(shí)施步驟

  1. 自我覺察:定期進(jìn)行自我對話,明確自己的目標(biāo)(生成器任務(wù))和當(dāng)前狀態(tài)(是否拖延,判別器判斷)。例如,不是簡單地說“我要完成這個項目”,而是具體化為“今天下午三點(diǎn)前完成模塊A的編碼”。明確的目標(biāo)有助于減少猶豫不決,促使立即行動。
  2. 策略制定:針對判別器識別出的拖延觸發(fā)因素,設(shè)計具體的對抗措施。比如,設(shè)定嚴(yán)格的截止時間來增加緊迫感,或者發(fā)現(xiàn)自己在上午精力最充沛時容易分心,可以調(diào)整工作計劃,將最需要集中注意力的任務(wù)安排在此時段。
  3. 反饋循環(huán):建立一個反饋機(jī)制,類似于GAN中的迭代訓(xùn)練,反思每天的成果和不足,調(diào)整策略,優(yōu)化“生成”與“對抗”的效率。比如,發(fā)現(xiàn)自己經(jīng)常會用“稍后再做效率更高”這種借口來拖延,那就強(qiáng)化“未來的條件不可控,動起來才是最好的時機(jī)”這樣的思維鏈接來抵抗這種拖延借口。
  4. 強(qiáng)化正面習(xí)慣:就像在GAN訓(xùn)練初期,生成的樣本可能并不完美,但隨著迭代,質(zhì)量逐漸會提升那樣。通過反復(fù)地強(qiáng)化正向反饋,避免負(fù)向反饋,有助于我們逐漸走出拖延的行為。

通過借鑒生成對抗網(wǎng)絡(luò)的機(jī)制,我們可以學(xué)習(xí)到如何設(shè)定明確目標(biāo)、利用反饋進(jìn)行迭代改進(jìn)、保持生活與工作的平衡,并接受不完美持續(xù)進(jìn)步。這些策略不僅能幫助我們克服拖延,還能促進(jìn)個人技能的不斷提升和工作效率的持續(xù)優(yōu)化。

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