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為什么你解題沒有思路?-- 用“深度學習”告訴你正確的學習姿勢

  • 時間:
  • 2020-11-27 15:02:23
  • 來源于:
  • 狀元教育
  • 作者:
  • 小白
  • 瀏覽量:
  • 141

有很多人在漫長的學習生涯,飽受這樣一個問題困擾:遇到一道題目沒思路,看答案又一下子就會了。

那么,靈魂三問來了:

  • 到底什么是“沒思路”?

  • 為什么會“沒思路”?

  • 怎么從“沒思路”變成“有思路”?

很多同學和家長覺得是“沒開竅”,等“開竅了”自然可以融會貫通。

坐等“開竅”不是我的態度,我希望大家能夠找到方法,主動“開竅”


Ⅰ 為什么大部分人的學習方法是錯的?

我本身是學數學出身,后來的研究興趣主要在生物數據挖掘和機器學習上。其實,越是研究機器學習,越是發現人類在機器學習領域的探索,其實一直在試圖模仿,甚至復制人類的學習過程。所以,如果你對人類的學習過程不甚了了,其實研究機器學習會給指出一條路。

今天,我就用機器學習的視角,來告訴你,為什么你解決問題沒有思路。

在機器學習領域,有一個很常見的問題——圖像識別。

簡而言之,就是把貓識別為貓,把狗識別為狗。

QQ截圖20201127145604.jpg


其實,我們遇到的數學問題千奇百怪,這和機器學習中的圖像識別問題其實很相似。

在圖像識別領域,世界上沒有完全相同的兩片葉子,同樣,也(幾乎)沒有完全相同的兩張圖像

同樣,學渣是很難發現兩道完全一樣的題目的,高考也幾乎不可能考各種教材中出現過的題目。

但是,我很遺憾的發現,大多學習成績一般的同學,學習的方式其實是:

看到一張英短的圖片,學習到這是貓,但下一次看到布偶,就不知道這是什么了。

用普通人的話說,就是“不會舉一反三

他們的學習方式是其實這樣的:

QQ截圖20201127145643.jpg


面對一個問題,學習對應這個問題的結果。

而最終學到的東西,就是這樣一個輸入和輸出的對應關系

請一定要注意:這就是很多同學做題沒有思路的本質。

舉一個例子:

比如做高考題目,看到這道題目---->不會做---->看答案---->學會了。

QQ截圖20201127145729.jpg


學到的就是這道題目(以及極其類似題目)的解法。(這還是很努力且記性很好的同學才能做到)

但如果換一道考察導數的題目,又不會做了。

看看,這種情況是不是和廣大學生朋友們每天的學習過程很相似?


Ⅱ 讓機器學習告訴你,人是怎么學習的

我們可以讓機器學習來告訴我們,人應該如何學習。

別笑,我很嚴肅。

——不識廬山真面目,只緣身在此山中

其實,我們往往沒有認真思考過應該如何學習

那么,人到底是怎樣學習的呢?

我們來看一下如今機器學習領域最火的“深度學習”的學習過程[1]:

QQ截圖20201127145758.jpg


圖片來源于Nature medicine

大家看到:從輸入,到最終的輸出,中間有很多層網絡了

那么這些層都是做什么的?

其實,中間這些層網絡的目的,在于尋找/歸納/總結“特征”

比如下面這個例子[2]

QQ截圖20201127145820.jpg


最下面一層的特征是最粗淺的,就是一些線段。(比如橫線,豎線)

接下來,線段組合成各種基礎形狀(比如眼睛,耳朵,椅子腿,車輪子……)

最終,這些基礎形狀組成最終識別的事物(人臉,車,大象,椅子)。

所以,人的學習也是類似的過程:

QQ截圖20201127145842.jpg


所以,這就是正確的“學習姿勢”

Ⅲ “找不到思路”?你需要學會正確的學習

好了,我們剛剛在第二部分講了,如何學習才是正確的“學習姿勢”

我們再回過頭來看一下第一部分很多同學錯誤的學習方式,問題到底差在哪里?

QQ截圖20201127145859.jpg


沒錯,就差在中間那些“歸納特征的層”上。

在很多同學的學習過程中,沒有中間步驟!

那么,正確的學習過程就在于,補足中間步驟,學會尋找和歸納“特征”

比如,一道之前不會的題目看完解法,你應該思考很多問題,而不是放過去做下一道題。

你應該思考:

  • 這道題目考察的是什么知識點?

  • 這道題目有什么特點?有哪些條件?

  • 哪些條件是關鍵條件?

  • 這個類型題都有什么解法?

  • 這道題目除了答案給出的解法,是否可以用別的解法?

  • 哪種解法適用,為什么?

  • 這道題目是如何運用書中的定理/定義的?這些知識點有什么變形方式?

  • ……

當你做完這些思考,你學到的就不僅僅是這一道題目的解法,你是通過這道題目,學到了很多很多“特征”。

QQ截圖20201127145930.jpg


所以,當你學到的知識的“特征”,那么遇到一道新的題目,就像機器學習遇到一張新的“貓圖”一樣,也可以輕松的識別出答案。


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