SIGMOD

Keras【Deep Learning With Python】逻辑回归·softmax多分类与交叉熵

文章目录1逻辑回归1.2Sigmod函数1.2逻辑回归损失函数2交叉熵3softmax分类1逻辑回归回答0或11.2Sigmod函数0.9是好人0.1是坏人二分类1.2逻辑回归损失函数对于分类问题，我们使用交叉殇会更有效
Li xiang007·2020-07-29 12:00

ACM SIGMOD 2020 编程竞赛

比赛链接：http://www.inf.uniroma3.it/db/sigmod2020contest/task.html比赛感受：第一次参加数据库顶级会议ACMSIGMOD编程比赛，拿到第十名，很不容易
yeh629·2020-07-28 05:19

深度学习中的sigmod函数、tanh函数、ReLU函数

1.sigmod核函数sigmod函数的数学公式为:函数取值范围(0,1),函数图像下图所示:二.tanh(x)函数tanh(x)函数的数学公式为：函数取值范围(-1,1),函数图像下图所示：三.ReLU
畅游知识海洋·2020-07-16 00:49

阿里云RDS团队论文被数据库顶会SIGMOD 2018收录

ACMSIGMOD数据管理国际会议是由美国计算机协会(ACM)数据管理专业委员会(SIGMOD)发起、在数据库领域具有最高学术地位的国际性学术会议。
煊琰·2020-07-15 06:01

一周一论文（翻译）——[SIGMOD 19] Elasticutor：Rapid Elasticity for Realtime Stateful Stream Processing

Abstract弹性非常适用于流系统，以保证针对工作负载动态的低延迟，例如到达率的激增和数据分布的波动。现有系统使用以resource-centric的方法实现弹性，该方法在并行实例（即执行程序）之间重新分配Key，以平衡工作负载和扩展Operator。然而，这种Operator级别的重新分区需要全局同步并且禁止快速弹性。我们提出了一种以executor-centric的方法，它避免了Operat
MasterT-J·2020-07-14 17:30

从没想到监控可以这么做！阿里云RDS智能诊断系统首次公开

InstrumentandDiagnosticAnalysisSystemforServiceQualityofCloudDatabasesatMassiveScaleinReal-time”（TcpRT：面向大规模海量云数据库的服务质量实时采集与诊断系统）被数据库顶会SIGMOD2018
阿里技术_·2020-07-14 07:27

深度学习基本问题

一般有两个原因，（1）网络层次深；（2）损失函数不对，例如说是sigmod函数。梯度爆炸：激活函数的导数大于1，最终的梯度更新将以指数形式增加，发生梯度爆炸。一般因为网络层次较深和权重初始值过大。
SHERO_M·2020-07-14 05:44

机器学习--详解基于梯度下降的Logistic回归算法原理

先给出Logistic回归的sigmod函数数学表达式：很简单的表达式，再看看它的性质，当时，,因此当时，，因此Logistic回归之所以称为Logistic是因为只有两个状态即0和1，这也是数电中的逻辑数即布尔数
zsffuture·2020-07-13 20:54

指数分布族的后验概率函数都可以是logistic/sigmod形式

logisticregression的鲁棒性较强，针对样本的不同分布都可以得到一个相当不错的效果。在AndrewNg的课程里面说过，logisticfunction可以用来做样本符合指数分布族的后验概率函数。三年前的自己怎么都想不通为什么，还抱着一本广义线性模型翻来覆去的看，也没看出个端倪。想想自己学习知识也真是不够系统的。前两天又看到这个定义，恍然大悟。指数分布族的表现形式参考该链接：http:
wangfenghui132·2020-07-13 16:06

吴恩达 deep learning 神经网络基础

/78045596二分类输入x是每个像素的RGB值，维数是64*64*3想要的输出是y0,1m样本的数量n表示特征的数量logistic回归逻辑回归的预测值在[0,1]之间，表示为1的概率所以需要引入Sigmod
仰望星空1994·2020-07-13 16:18

tensorflow2教程-随机梯度下降-反向传播

常见激活函数的梯度1、ReLU函数2、sigmod函数a=tf.linspace(-10.,10.,10)withtf.GradientTape()astape:tape.watch(a)#如果将a定义为
weixin_43729570·2020-07-12 13:00

机器学习-初级入门（分类算法-逻辑回归、softmax详解）

一、逻辑回归实现二分类sigmod函数g(z)=1/(1+e-z)替换推导令z=WTX则g(z)=因为g(z)函数的特性，它输出的结果也不再是预测结果，而是一个值预测为正例的概率，预测为负例的概率就是1
背后——NULL·2020-07-11 20:11

区块链相关论文研读7：通过分片（Sharding）扩展区块链

本文首发在https://zhuanlan.zhihu.com/p/89933683这篇论文发表在顶会SIGMOD2019上，题目为《TowardsScalingBlockchainSystemsviaSharding
蜗牛爱上星星·2020-07-11 10:52

数据库顶级会议VLDB、SIGMOD、ICDE简介

1.VLDB会议简介VLDB和另外两大数据库会议SIGMOD、ICDE构成了数据库领域的三个顶级会议。
weixin_34185512·2020-07-10 08:34

阿里星专访丨星罡：因为期待，你需要更出色！

博士期间，他是一位名副其实的学霸，作为一名学生，在学术上取得了令人瞩目的成绩，曾在包括SIGMOD和TODS在内的顶级国际期刊和会议上发表多篇学术论文，并获得校长奖学金、五四奖学金等诸多荣誉和奖励，其中校长奖学金是北大的最高奖学金
weixin_33920401·2020-07-10 07:33

Sigmod函数的定点计算

Sigmod函数在深度神经网络中是一个很重要的函数，在做嵌入式优化的时候，由于需要计算e^x，倒数等函数，这些非线性函数会极大的影响计算的效率，一般嵌入式设备没有对应的硬件单元，因此需要把这类超越函数转化为乘加的计算
myth_0c21·2020-07-10 07:15

数据库领域的三大会议

上篇说了因为要看论文了所以要对我们所看论文的出处进行一下简单的了解，我们所看的论文目前主要来自，数据库领域的顶级会议SIGMOD,ICDE,VLDB.下面将对这三大会议进行一下简单介绍。
wei_tianzhu·2020-07-10 06:08

数据库方向的顶级国际会议。

VLDB、SIGMOD、ICDE构成了数据库领域的三个顶级会议。VLDB(VeryLargeDataBase)是数据库研究人员，供应商，参与者，应用开发者，以及用户一年一度的主要国际论坛。
u012252524·2020-07-10 04:15

顶会｜关于数据库顶级会议 SIGMOD 2018，看这一篇就够了！

小蚂蚁说：SIGMOD数据管理国际会议是数据库领域具有最高学术地位的国际性学术会议，位列数据库方向的三大顶级会议之首（其次是VLDB及ICDE）。
qswm_18301240090·2020-07-10 01:12

激活函数

当反向传播经过了sigmod函数，这个链条上的微分就很小了，况且还可能经过很多个sigmod函数，
痴情一笑恋红颜·2020-07-09 22:56

学科前沿技术（关于数据库方向的顶级国际会议有哪些）

VLDB和另外两大数据库会议SIGMOD、ICDE构成了数据库领域的三个顶级会议。
星旅zl·2020-07-09 21:12

机器学习笔记

============================================================专题分为六个篇章：1）机器学习基础篇褪去华衣裸视学习之高斯分布褪去华衣裸视学习之sigmod
大坨-童鞋·2020-07-09 16:27

【程序人生】阿里大牛专访丨星罡：因为期待_你需要更出色！

博士期间，他是一位名副其实的学霸，作为一名学生，在学术上取得了令人瞩目的成绩，曾在包括SIGMOD和TODS在内的顶级国际期刊和会议上发表多篇学术论文，并获得校长奖学金、五四奖学金等诸多荣誉和奖励，其中校长奖学金是北大的最高奖学金
Mc顽固份子·2020-07-09 10:10

数据库顶级会议介绍：VLDB、SIGMOD、ICDE

VLDB和另外两大数据库会议SIGMOD、ICDE构成了数据库领域的三个顶级会议。
SIGXXL·2020-07-09 09:59

关于逻辑回归的思考

文章目录关于逻辑回归的思考1.问题的引出2.sigmod函数例1例2对比发现逻辑回归是如何做到分类的？
第七个bug·2020-07-08 20:47

高斯过程和机器学习2——高斯分类

（这里是否可以考虑中间输出y’的先验分布为两个高斯分布的叠加，一个均值为1一个为0，类似于核密度估计然后再用sigmod函数映射为离散值（
Herbie_bhe·2020-07-08 10:34

sklearn.svm.SVC中kernel参数说明

sklearn.svm.SVC中kernel参数说明常用核函数线性核函数kernel='linear'多项式核函数kernel='poly'径向基核函数kernel='rbf'sigmod核函数kernel
Jared_Yang·2020-07-07 23:44

一周一论文（翻译）——[SIGMOD 2015] TIMELY RTT-based Congestion Control for the Datacenter

本文主要解决的问题是在，基于优先级的拥塞控制PFC是一种粗粒度的机制，它主要是通过检测优先级队列的长度是否超过阈值，然后再发送PFC拥塞信号帧来进行流量控制。这种做法会带来不公平性以及行头阻塞等问题。作者表明，单的数据包延迟（以主机的往返时间来衡量）是一种有效的拥塞信号。因此作者通过对延迟梯度或排队随时间变化的微分做出反应，以在提供高带宽的同时保持较低的数据包延迟。Abstract数据中心传输旨在
MasterT-J·2020-07-07 20:32

一周一论文（翻译）——[SIGMOD 2016] RDMA over Commodity Ethernet at Scale

本文主要解决的问题是在RoCEv2体系中，基于VLAN的PFC的拥塞控制是逐跳工作的，源和目的服务器之间可能有多跳，如果有持续的网络拥塞，PFC暂停帧会从阻塞点传播并返回到源，这就会导致诸如unfairness和victimflow的问题。因此作者提出了基于DSCP的优先级流量控制机制PFC，替换掉PCP和VID来确保大规模部署。Abstract在过去一年半的时间，我们已经使用RoCEv2来支持一
MasterT-J·2020-07-07 20:32

一周一论文（翻译）——[SIGMOD 2015] Congestion Control for Large-Scale RDMA

本文主要解决的问题是在RoCEv2体系中，基于优先级的拥塞控制PFC是一种粗粒度的机制。它在端口（或端口加优先级）级别上运行，并且不区分流。PAUSE机制是基于每个端口（和优先级）的，而不是基于每个流的。这将导致Unfairness和Victimflow等问题。为了解决这个问题，作者提出了DCQCN机制，DCQCN提供快速收敛以达到公平性，实现高链路利用率，确保低队列建立和低队列振荡。并且为了优化
MasterT-J·2020-07-07 20:32

Supervised Classification——Logistic Regression Classification

2.1Hypothesisrepresentation2.2Costfunction2.2GradientDescent3.代码参考1.理解Logisticregressionclassifier实际上就是将所有的特征乘以一个权重然后相加起来得到一个值（跟线性回归一样），将这个结果输入到一个sigmod
Kelly Fu·2020-07-07 12:47

国际顶级会议列表(计算机相关)

计算机类国际会议列表：以下按4个研究方向排列1.Databases/KnowledgeandDataManagement/DataSecurity/Web/Mining1)SIGMOD:ACMSIGMODConfonManagementofData
zwker·2020-07-06 14:29

BP神经网络

三层BP神经网络三层网络结构图x为输入向量，y为隐藏层的神经元，z为输出层,d为目标真实值,本文默认z不经过sigmod处理。x-y的权重为w,y-z的权重为v。
zhongkeli·2020-07-06 12:24

经典神经网络比较

AlexNet主要使用到的新技术如下：a)成功使用ReLU作为CNN的激活函数，并验证了其在较深网络中的有效性，解决了Sigmod在网络较深时的梯度弥散问题。
xiaozhshi·2020-07-06 09:48

AI：IPPR的数学表示-CNN结构进化（Alex、ZF、Inception、Res、InceptionRes）

前言：深度学习：sigmod、tanh、ReLU函数的优缺点-文章图文并举；文章：CNN的结构分析--；文章：历年ImageNet冠军模型网络结构解析---；文章：GoogleLeNet系列解读---；
wishchin·2020-07-06 07:28

Amazon Aurora(SIGMOD 2018)云数据库关键技术解读

说在前面本文主要介绍《AmazonAurora:OnAvoidingDistributedConsensusforI/Os,Commits,andMembershipChanges》（SIGMOD2018
Mr.Rosin·2020-07-06 05:28

回归（四）：logistic回归

Sigmod函数logist回归首先是一种分类方法，作为一种分类方法，它具有一个先验概率分布：伯努利分布。因此Sigmod函数具有同指数族分布一样的形式。!
哈劳斯军士·2020-07-04 03:25

吴恩达机器学习笔记-神经网络

如下所示：这里g仍是sigmod函数，我们能让函数，包含很多像这样的多项式项。事实上，当多项式项数足够多时，
Carey_Wu·2020-07-04 00:48

实战：利用Python sklearn库里的逻辑回归模型训练数据---建立模型

本案例主要是通过对不均衡的28万组数据建立模型，分析预测欺诈用户，采用sigmod函数作为损失函数，采用交叉验证的方法和l1正交法则，比对了不同惩罚函数下的模型的召回率，也通过预测值和实际值做出混淆矩阵更加直观看到各种预测结果
大鱼-瓶邪·2020-07-02 17:55

吴恩达 深度学习 第一课第三周 课程笔记和课后习题答案

对于多样本，向量化计算如下：常用的激活函数：一般来说，tanh函数好过sigmod函数，因为其中心为0，除非是二元分类，一般不用sigmod函数；一般情况下，激活函数选用Relu函数。
Anakin6174·2020-07-01 07:18

【机器学习】11：支持向量机原理1：基础原理

一、回顾：逻辑回归在逻辑回归原理里，损失costcostcost与xxx的关系如下：在结合下左图Sigmod函数分析可得：在y=1y=1y=1是正例的情况下，cost(y=1)=−log(hθ(x))cost
zzZ_CMing·2020-06-30 20:49

sigmoid函数是如何诞生的（最大熵原理）

当然第一篇博客，自然逼格不能低，先来谈谈自己一直很好奇的，大牛们熟的不能再熟的sigmod函数究竟是怎么得来的。很多人可能会说，懵的？
zynash2·2020-06-30 20:06

逻辑回归实现多分类（Logistics Regression）

通过数学家的研究，选定的非线性化函数为sigmod函数，，这个函数的值域为（0，1），接下面我们直接结合代码给大家讲解利用逻辑回归实现
PengFly123·2020-06-30 19:32

LR为什么使用sigmoid函数

sigmoid函数连续，单调递增sigmiod函数关于（0，0.5）中心对称对sigmoid函数求导p′=p∗(1−p)p′=p∗(1−p)p′=p∗(1−p)计算sigmoid函数的导数非常的快速LR可以推出来sigmod
ys1305·2020-06-30 09:45

python神经网络：手写数字识别

训练集和测试集下载链接#构建自己的神经网络#建立一个三层的神将网络importnumpy#导入sigmod函数库importscipy.special#导入画图库importmatplotlib.pyplotasplt
洛洛洛洛洛洛洛·2020-06-29 14:28

学科前沿技术作业五

VLDB和另外两大数据库会议SIGMOD、ICDE构成了数据库领域的三个顶级会议。
b10l07·2020-06-28 05:37

[分类算法]逻辑回归

1.1预测函数使用Sigmod函数来作为预测函数。sigmoid函数Sigmoid函数的值域为(0,1)，在R域的中值x=0的时候取到值域中值0.5。所以非常适合我们将任何的实数映射到(0，1)区间。
JaiUnChat·2020-06-27 03:47

逻辑回归

Sigmod函数优点输出范围有限，数据在传递的过程中不容易发散。输出范围为(0,1)，所以可以用作输出层，输出表示概率。sigmoid将一个realvalue映射到（0,1）的区间，用来做二分类。
江流静一·2020-06-27 02:01

Google图算法引擎Pregel介绍

想要深入研究的同志们，可以参考最新的SIGMOD2010ppt[2]。】简介Pregel是一个用于分布式图计算的计算框架，主要用于图遍历（BFS）、最短路径（SSSP）、PageRank计算等等。
行者小朱·2020-06-27 02:20

Resnet

1.梯度消失&梯度爆炸假设有：表达式为：对W1求梯度，由链式法则有：若采用sigmod激活函数，其导数为：可以看出，导数不超过0.25，若W1，W2......是很大的数，连乘之后结果会很大，导致梯度爆炸
sysu_Alex·2020-06-26 17:13
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