奖励的惩罚

    这个标题看似矛盾:奖励会带来什么惩罚。这就是《奖励的惩罚》这本书探讨的,“奖励和惩罚只是一个硬币的两个不同面——而且这个硬币还不值很么钱”。
    这个硬币就是外部刺激。当教育小孩子的时候,当领导下属的时候,外部刺激是经常使用而且感觉“有效”的方法。这本书帮助认清了我们对于平静现实下的隐隐不 安的来源。彼得.斯科尔特斯(Peter Scholtes)这句话和作者埃尔菲.艾恩(Alfie Kohn)是一个口吻,“那些鼓吹‘胡萝卜加大棒’观点的人,他们是在驴子身上做的实验,却想把结论运用到人的身上”。他们观点如此一致是因为他们都受到 管理大师爱德华兹.戴明(Edwards Deming)的影响, 只不过作者是教育家出身,于是这本书同样关注了教育。家庭教育和社会教育与管理分别占据这本书三分之一的分量。
    这本书的论断和我喜欢的另一本书《紫牛》的论证方式有点相似。他们都指出了通常看起来“有效”的方式是粗暴的,不负责任的。《奖励的惩罚》指出,奖励和惩 罚都使用外部刺激掩盖问题,并没有体现解决问题的勇敢,智慧,努力和决心。而《紫牛》则告诉你,人们购买你的商品是因为商品有趣,有用,令人印象深刻,并 不是因为你的广告铺的有多广,促销策略有多么诱人。
    近来天外伺郎发表在日本《文艺初秋》的《绩效主义毁了索尼》让我购买了这本书。不幸的是,这本书对于索尼更像一个预言。这本书于1993年出版,而索尼的 绩效考核开始于1995年。索尼的惨痛教训证明了作者论断的正确性。但是绩效考核仍然被很多人认为是灵丹妙药,只不过索尼的实施细节不当罢了。也许只有等 待越来越多的失败才能使他们相信,问题不在于如何奖励和惩罚,问题在于奖励和惩罚本身。

《绩效主义毁了索尼》请参考 真的是绩效考核毁了索尼吗?
同样请参考 绩效考评的另一面
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值