学习的本质是什么？ - 知乎<strong class="NumberBoard-itemValue" title="被浏览<strong class="NumberBoard-itemValue" title="9分享邀请回答682 条评论分享收藏感谢收起709 条评论分享收藏感谢收起你个人最擅长的一种学习方法或者学习模式是什么样的？ - 知乎<strong class="NumberBoard-itemValue" title="被浏览<strong class="NumberBoard-itemValue" title="1,427分享邀请回答2436 条评论分享收藏感谢收起x768.com/wh/?x=5871&y=1153&yr=-4000&z=2&lg=2点开后是世界地图，下面一个是年代进度条，通过调整年代进度条，可以观看各个时代世界各文明的地理位置，发展状况。通过这个东西可以很方面的建立起一个整体的文明演进的框架。要记全很难，但能形成一个大概的印象（框架）。【关键是够直观】当我们脑袋里有一个大概的文明历史演进框架之后，拿一本斯塔夫里阿诺斯的《全球通史》。同时准备好一张世界地图，看到哪段儿，就按着世界地图找到那地方，想一想，在脑袋里建立一下联系。（发现张公子也是这么干的……）其实地缘政治学是一个很好的结合了历史和地理因素的一门学科，看这类书最能帮助我们理解地理学和历史学的联系，推荐一个轻松有趣，逼格不高的书：地缘看世界；能让你从一个更高层面理解历史演进的内在逻辑，对我们形成更严密，联系更紧密，内在逻辑更自洽的知识坐标系是非常有帮助的。其实还有一个学霸版（著名知友战隼那儿看到的）的方法：花时间阅读几遍（大部头）做思维导图，然后汇总在一起，形成一个非常大的知识树，找个地方打印出来A0或A1放在墙上。针对不同的分支进行分解，每天花个半小时或1小时，默写某一个分支的思维导图。2-3个月左右能把所有分支的主干记住。然后把所有主要节点制作一个路线图，用联想法进行关连，可以达到随意指出一个年代或节点，迅速答出前后的主要历史事件。如果不能像学霸一样学习（主题阅读+思维导图+记忆术（路线图）），那就从兴趣出发吧，感兴趣的东西就多去了解一下，顺藤摸瓜，掌握的又牢又灵活，过一段时间之后，有一定知识储存量就能事半功倍了，学习进度会呈加速状态。越来越有信心，越来越有兴趣。学知识是件快乐的事情，如果让我一直搞主题阅读+思维导图+记忆术（路线图）这种学习方法，我会迅速对学习失去兴趣，所以我的观点是有兴趣就记住，没兴趣也不要勉强，与其花精力在死记硬背上，不如专精一个感兴趣的地区，一段感兴趣的历史，或者从较高层面把握历史规律。玩战略游戏真是一个不错的方法。战隼有过推荐……从世界历史来说：可以选择的游戏有三个《文明》系列、《帝国时代》系列与《全面战争》系列.《文明》系列 ：从1代开始就确定了基本要素，同时对于科技和建筑的许多描述一直保持到现在没改变过，这个游戏本身就是一个传奇。《帝国时代》系列与《全面战争》系列，玩法与侧重点有些不同，但基本上都是严谨的再现历史为卖点。这三个系列玩法和风格不一致，但基本上都是把世界历史的主线包括在内，可以引导小孩子多玩几遍，基本上会建立来对世界历史的主线。从区域历史来说：有两家游戏公司最牛，日本的光荣公司和瑞典的Paradox Interactive。《三国志11》里收录了关于当时重要人物/事件/历史名词的大辞典，游戏总文字量超过五百万字，花上几个月时间反复玩，对三国的认识能达到一个很强的地步。《大航海时代》系列。该系列以历史上15世纪末到16世纪初风起云涌的“地理大发现”为时代背景，上学的时候疯狂玩过2代，随身带了一个世界地图，能随口说出几十种航线和上百种港口。三代更牛，游戏中包括当时地理大发现时代的政治、军事、工商业、宗教以及科学多方面的知识，认识一个这方面的达人，对这方面的知识非常的精通，你随意问他任何一个那个时代的港口，他马上就能告诉你详细在地理位置，大概经纬度，特产和当时年代的详细情况。瑞典的P社4萌：《王国风云》《欧陆风云》《维多利亚时代》《钢铁雄心》描述从1066诺曼征服英格兰到1453年拜占庭陷落的中世纪贵族历史的王国风云，描述从1453年拜占庭陷落到1815年拿破仑战败的王朝战争历史的欧陆风云，描述从1836年不列颠的正午到1935年世界大战前夜的工业化近代史的维多利亚时代，描述从1936年二战前夜到1948年冷战开始的二战史的钢铁雄心。拿《欧陆风云3》为例，游戏开始于1453年结束于1789年，横跨300多年，可选国家200-300个.这个公司的游戏到了繁琐程度，全面规划整个国家的发展，游戏提供数十种国家政体和国家理念，税金、日常花销开支以及不同地区采用的不同政策都需要玩家来调节，宗教以及外交也会对国家的发展产生重大的影响。学习之后，会有一些令人郁闷的事情：要么学了，忘了；要么就成记忆机器了……这都不是我们想要的……发现这图已经有童鞋引用过啦……囧……最好的学习方法，其实是实践，直白点就是，多上知乎！！！给人回答问题，俺是认真的……一方面是巩固学习知识，另一方面是对这些知识建立更深的联系，更深入的挖掘知识之间相关性，送人玫瑰，手留余香。给俺点个赞，手会很香的……送一张历史图（histomap）给大家吧（手机党慎入）：http://pic1.zhimg.com/8d3ff4ebf893caf5dc8add1a3a42c4b0_r.jpg
这个回答里面有两个个人以知乎平台作为学习动力的例子，有兴趣可以看看：1.5K31 条评论分享收藏感谢收起深度解读：机器如何模仿人类的学习方式？_网易科技
深度解读：机器如何模仿人类的学习方式？
用微信扫码二维码
分享至好友和朋友圈
（原标题：深度：机器如何模仿人类的学习方式？）
导读：古有算盘，今有计算机，人工智能（Artificial Intelligence，AI）始终是人类永恒又美好的梦想。然而，漫漫的历史长河中人类前仆后继，虽然计算机技术已经取得了长足的进步，然而仍然没有一台机器产生真正的“自我”意识。谷歌大脑认出猫和狗，阿法狗打败了李世石，智能车拉着我们去兜风……尽管深度学习（Deep Learning）让AI在近期取得了诸多突破，但人工智能始终还是离不开“人工+智能”，离不开大量的人工标定数据去指导智能系统的学习。ImageNet，COCO，Places，我们为了智能而不断人工，为了一劳永逸而不断地标定数据。然而，这并不是人类的最终梦想——不劳而获。直到Science封面文章Bayesian Program Learning（BPL，《Human-level concept learning tdivough probabilistic program&induction》），像人类一样学习的人工智能又引爆了人类曾经的梦想，Google DeepMind的新成果Memory-Augmented Neuaral Networks（MANN,《One-shot Learning with MemoryAugmented Neuaral Networks》）让梦想又朝现实迈进了一步。懒惰是人类社会进步的原动力，单点学习（One-Shot learning）的目标是不劳而获。不同于传统机器学习方法需要大量数据去学习和反复的训练，One-Shot通过单一的训练样本去学习并做出准确的预测。然而，One-Shot learning是一个永恒的挑战。由于现有的机器学习模型参数量庞大，小样本下很难在巨大的搜索空间中找到刻画本质属性的最优解。因此当遇到新的任务（Task）时，传统学习算法只能通过新任务的大量样本低效率地去调整（finetuning）原有模型，以保证在杜绝错误干扰（Catastrophic Interference）的情况下将新信息充分涵括。BPL从认知科学的角度，基于贝叶斯过程模拟人类学习思路；MANN从神经科学的角度，基于记忆神经网络构造仿生学习模型。相比于贝叶斯过程学习（BPL），记忆增强神经网络(MANN)将One-shot Learning从应用驱动型推向数据驱动型，从已有数据出发去主动挖掘One-shot Learning的方法。通过关注存储内容的外部记忆机制快速吸收新知识，并且仅利用少数几个例子就可以从数据中做出准确预测。一、人的学习—记忆与学习（Memory & Learning）从神经科学的角度来说，学习（Learning）定义为将经验（Experience）编码进记忆（Memory）的过程。鱼的记忆只有7秒，没有记忆的学习不是智能，鱼永远是只能在水里游的鱼。学习形成了不同类型的记忆：形象记忆（以感知过的事物形象为内容），情绪记忆（以过去体验过的情感为内容），逻辑记忆（是以概念命题为内容），动作记忆（以操作性行为为内容）……记忆指导学习，学习增强记忆。人类从刀耕火种，婴儿从呱呱落地，“学习→ 记忆→学习”贯穿着社会与个体。对于社会，古书典籍让经验得到记忆；对于个体，大脑皮层让知识得到记忆。人的学习过程中（如下图），大脑对外部环境进行感知，注意机制对感兴趣的信息保持关注；在工作记忆中，新知识在旧知识的基础上通过检索被快速建立起来；而后经过神经元的加工整理，形成难被遗忘的长时记忆。由此，人不断地从生活经验中建立并整合知识，从而学会处理日益复杂的任务。在持续不断的学习过程中，对以往知识检索利用，使得人们只需要少量的训练就能快速地学会新的任务。综上，一个真正的智能系统应具备以下两方面的作用:（1）在长时记忆系统中建立一个可检索的知识库；（2）在交互过程中持续不断的整合更新知识库。二、MANN——学会学习（Learning to Learn）埃德加?福尔在《学会生存》中指出：“未来的文盲不再是不认识字的人，而是没有学会怎样学习的人 。 ”学会学习（Learning to Learn）不仅仅是教育界面临的问题，也是机器学习中面临的问题：未来的智能不再是能干活的机器，而是学会怎样学习的机器。“学会学习” 中的“学习”即为元学习（Meta-learning）。行为学意义上认为元学习是学习行为本身的改变；信息学意义上认为元学习是关于获取知识和经验的学习。人工智能意义上的元学习一般指的是一种迁移学习（Transfer Learning）方案，通过已有的知识辅助新知识的学习，照着葫芦画瓢，照着猫画老虎。可规模化的元学习方案应满足以下两个要求：（1）知识必须以稳定且可寻址的方式存储；（2）存储容量不与参数规模相关。长短时模型（Long Short Term Model，LSTM）通过隐性的共享记忆结构，不完全地实现知识的存储。直到了神经图灵机（Neuaral Turing Machine，NTM）的出现，NTM引入带记忆的神经网络去模拟大脑皮质的长时记忆功能，实现用极少量新任务的观测数据进行快速学习。不同于传统神经网络，NTM（如下图）通过控制器（Controller）对输入输出（Input/Output）向量进行选择性地读写（Read＆Write Heads）操作，实现与外部记忆矩阵（Memory）进行交互。基于强泛化能力的深度神经网络架构，并综合长时观测的记忆模型与新观测的匹配信息对存储内容进行有效地更新。相比于神经网络图灵机，记忆增强神经网络（MANN）提出了一种新读写更新策略——LRUA（Least Recently Used Access）。有别于NTM由信息内容和存储位置共同决定存储器读写，&MANN的每次读写操作只选择空闲或最近利用的存储位置，因此读写策略完全由信息内容所决定。这种更为灵活的读写策略更适用于时序无关的分类回归问题。MANN结合了更灵活的存储能力和强泛化的深度架构，实现知识的更为高效的归纳转移（Inductive transfer）——新知识被灵活的存储访问，基于新知识和长期经验对数据做出精确的推断。三、终极理想——终身学习（Life-long Learning）活到老学到老，人的一生是学习的一生。终身学习（Life-long Learning）是一种能够存储学习过的任务知识，并能利用旧知识快速学习新任务的完整系统方案。相较于传统机器学习方法，终身学习凭借任务间的知识共享和知识库的知识积累，突破了学习过程在样本集和时间上的限制，为实现高效及高度智能化的系统提供可能。&一个终身学习系统包含以下基本组成部分，各模块间的相互作用共同实现“活到老学到老”。（1）知识仓库（Memory）记忆是智能的基础，终身学习系统期望充分利用已学过的知识辅助学习。知识仓库用于存储学习过程中需要长期存储的知识。其中可分为基础知识和抽象知识两类，分别支持知识从简单到复杂的纵向迁移，以及相关任务之间知识的横向迁移。（2）任务队列（Controller）任务队列考虑知识的学习顺序对系统的泛化能力与学习代价的影响。学习顺序设置对学习有着重要的影响，因此终身学习系统期望合理设置学习顺序以越快越好地进行学习，循序渐进，抛砖引玉。此外，高效的任务队列也为终身学习系统提供主动学习的可能，系统可以主动优先学习对关键任务。（3）知识迁移（Read）知识迁移是终身学习系统的基础。知识迁移从知识仓库中选择对新知识（目标领域，Target Domain）有帮助的旧知识（源领域，Source Domain）进行迁移。因此要求终身学习系统应具备有效度量并创造正迁移条件的能力，充分利用已经学到的任务知识，尽可能高效地学习新任务——迁移什么？如何迁移？何时迁移？（4）知识整合（Write）知识整合是终身学习系统中至关重要的环节，以保证知识仓库能得到及时的更新。取其精华，去其糟粕，知识在整合过程中，系统应对知识进行相应的筛选，在兼顾不损害原有知识的前提下，尽可能整合有利于迁移的新知识。学海无涯，活到老学到老。人工智能之路漫漫，吾将上下而求索。参考文献[1] Santoro A, Bartunov S, Botvinick M, et al. One-shot Learning with Memory-Augmented Neural Networks[J]. arXiv preprint arXiv:, 2016.
[2] Lake B M, Salakhutdinov R, Tenenbaum J B. Human-level concept learning tdivough probabilistic program induction[J]. Science, 66): .[3] Graves A, Wayne G, Danihelka I. Neural turing machines[J]. arXiv preprint arXiv:, 2014.[4] Ruvolo P, Eaton E. ELLA: An Efficient Lifelong Learning Algorithm[J]. ICML (1), -515.
本文来源：雷锋网
责任编辑：钦晓武_NK2781
用微信扫码二维码
分享至好友和朋友圈
加载更多新闻
热门产品:　　　
:　　　　　　　　
:　　　　　　　　　
热门影院：
阅读下一篇
用微信扫描二维码
分享至好友和朋友圈别人模仿自己怎么办？_百度知道
别人模仿自己怎么办？
我有个同学，成绩没我好，这学期开学，我和她坐的挺近的，最开始我买了一种勾书的笔，后来她买了一支一模一样的，我上课做什么笔记，她就跟着我做。每当我跟她说：“你怎么和我做的笔记在同一个位置且一模一样的内容啊？”她却说：“很正常啊，只是巧合。”有...
我有更好的答案
梅兰芳说过一句话，不看别人的戏，就演不好自己的戏，所以她想学你很正常，因为她认为你比她优秀，她值得学习。但是梅兰芳还说过一句话，学我者生，仿我者亡，如果她只是一味的模仿你，她不仅学不到什么，而且还会迷失她自己。东施效颦的道理我不用讲吧，你要是愿意拿她在当朋友就跟她讲讲梅兰芳大师的这两句话，如果不愿意，就让她自生自灭吧。
采纳率：45%
可能她觉得你是榜样，所以模仿你，你不用困扰的，或者说你可以和她长谈一次，告诉她你的困扰，并且帮助她的学习，告诉她你的学习方法。
本回答被提问者采纳
模仿？这也叫模仿？同学你反应过度了，我有时候也是看着别人画笔记的，因为我信任她，赞同她的学习方法，至于翻开笔记本，你也可以这样想，知道翻开作业本，以她的想法就是，笔记上有帮助学习的，所以你才翻开。她学习没你好，还坐得比你近，攀比竞争，或者互相学习，肯定会这样，她学习不好，会认为她的学习方法不好，你学习好，所以她想参考甚至是抄袭你的学习方法，都说了是最好的朋友，她肯定会想你会不介意。那你这个做朋友的就主动帮助她，教会她学习，教会她方法，就不会抄你的方法。你想和她说不要仿照自己，那就用轻松的语气开玩笑的说，好像是不经意间提起的一样，不要让别人觉得你心气高，学习好，就不想让别人学习你的方法，怕别人超过你
她喜欢画画，我买了一本画画的书给她，她中午没饭吃，我们两个就凑钱给她买水、买面包，体育，同学都说我的脸是紫红的，他们的脸是红的，回教室后，她最先喝水，还怪我把水喝完了。因为我们3个是好朋友，因为只有我QQ加了她，她就在QQ里对我说不要和我们另一个朋友玩，不然成绩会下降的。我们另一个朋友对我说过，大概是这样的：“她说让我不要和你一起玩，她说怕你骚扰我。”我把我所有的英语读物都给她看过一遍了！
如果你是女生：她感觉你是他的榜样；同样也是需要你的帮助。如果你是男生：她需要你的重视。也就是说她喜欢上你了，或者崇拜你。如果你俩是同性：跑吧，越快越好。。。。。。。。。。。。。。。。。
我们是同性= =但是她的食指和无名指一样长....（我想你懂了吧？）
你跑吧！加油啦。
恩恩，thanks.
这不是一件好事吗？？为什么不知道自己怎么办呀~~他模仿你就说明你是他的榜样，你很伟大啊~~嘿嘿，把思想放开点~~
你不会明白的，这种感觉就像..有两个自己一样的感觉吧...
那你就告诉他，你自己是独一无二的，无论别人在怎么模仿，都不能代替你的存在
但我又不想破坏友谊
这个并不没有什么关系，最重要的是在于自己一直保持一个阳光的心态去做事
你不懂啦~~
其他5条回答
为您推荐：
其他类似问题
您可能关注的内容
&#xe675;换一换
回答问题，赢新手礼包&#xe6b9;
个人、企业类
违法有害信息,请在下方选择后提交
色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。幼儿的模仿和学习有什么区别_百度文库
赠送免券下载特权
10W篇文档免费专享
部分付费文档8折起
每天抽奖多种福利
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
幼儿的模仿和学习有什么区别
阅读已结束，下载本文到电脑
想免费下载本文？
登录百度文库，专享文档复制特权，积分每天免费拿！
你可能喜欢