SIGMOD

深度学习——入门笔记（3）

（文章举了两个例子）（原因也很简单：sigmod导数变化率小）因而引出交叉熵。相比于二次代
MoonLer·2020-06-25 17:05

数据挖掘常见面试题

SVM不是定义损失,而是定义支持向量之间的距离目标函数3、正则化参数对支持向量数的影响LR1、LR的形式:h(x)=g(f(x))其中x为原数据,f(x)为线性/非线性回归得到的值,也叫判定边界g()为Sigmod
_小羊·2020-06-25 15:10

对抗神经网络Gan实现样本(mnist数据集)

真样本,真标签（1），生成样本，假标签（0）促使其可以识别真假（固定判别器）生成器训练思路：生成样本，真标签（1）训练好后生成器生成样本接近0.5左右注意事项：不能分开训练（交替训练）判别器最后一层去掉sigmod
我独行，也任我行·2020-06-25 10:33

机器学习（二）逻辑回归

依据线性回归算法，我们将线性函数当作自变量传入sigmod函数：二、边界判定：举个例子：三、代价函数：对逻辑回归的代价函数求导得到：求导过程如下图所示：注意sigmod函数求导为：故代价函数求导结果为：
ziqiiii·2020-06-25 00:27

深度学习06: 常用激活函数总结(sigmod,tanh,Relu等)

神经网络梯度消失和梯度爆炸及解决办法https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80032376这文章详细分析了几个激活函数优缺点，值得分享；饱和激活函数：sigmod
科学边界·2020-06-24 10:56

校招后端面经——机器学习

sigmod函数,函数如下
keys_z·2020-06-21 16:58

WSDM Cup 2020检索排序评测任务第一名经验总结

1.背景第13届“国际网络搜索与数据挖掘会议”(WSDM2020)于2月3日在美国休斯敦召开，该会议由SIGIR、SIGKDD、SIGMOD和SIGWEB四个专委会共同协调筹办，在互联网搜索、数据挖掘领域享有很高学术声誉
美团技术团队·2020-06-20 22:14

逻辑回归

2.逻辑回归是什么在线性回归上增加一个sigmod函数，实现非线性函数映射。y=\frac{1}{1+e^{-(w^Tx+b)}}为了对分类问题拟合更好，要在线性回归上增加一个单位阶跃函
bingweichen·2020-04-24 13:17

6.逻辑回归

逻辑回归的本质是线性回归，只是逻辑回归在特征到结果的过程中加了一层sigmod函数映射。一般用于二分类，当然也可以用于多分类。
v林三岁·2020-04-23 14:00

人工神经网络Relu好于tanh,sigmod

第一，采用sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多。第二，对于深层网络，sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况（在sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信息丢失），从而无法完成深层网络的训练。第三，Relu会使一部分神经元的输出为0，这
丹之·2020-04-12 05:48

se-net，spatial se-net

jiachen0212/article/details/80542516这篇博文讲的不错SE-NETSE-net的优点在于使用了Globalpooling把通道内信息进行归一化了，然后用两个全连接层加sigmod
风之羁绊·2020-04-09 17:20

WSDM Cup 2020检索排序评测任务第一名经验总结

1.背景第13届“国际网络搜索与数据挖掘会议”(WSDM2020)于2月3日在美国休斯敦召开，该会议由SIGIR、SIGKDD、SIGMOD和SIGWEB四个专委会共同协调筹办，在互联网搜索、数据挖掘领域享有很高学术声誉
美团技术团队·2020-04-06 18:47

LR为什么用极大似然估计，损失函数为什么是log损失函数（交叉熵）

如果使用平方损失函数，梯度更新的速度会和sigmod函数的梯度相关，sigmod函数在定义域内的梯度都不大于0.25，导致训练速度会非常慢。
小幸运Q·2020-03-30 11:49

时间序列

【资料:(SIGMOD2015Tutorial)大规模时序数据挖掘与预测】《MiningandForecastingofBigTime-seriesData》YasushiSakurai,YasukoMatsubara
hzyido·2020-03-30 04:11

深度学习的十年经典之作

2011年：激活函数ReLU《DeepSparseRectifierNeuralNetworks（ReLU）》论文链接（被引用量4071）在此之前，主流激活函数是sigmod，但是随着网络
Super_Meredith·2020-03-23 22:11

深度学习-发展概览（单一视角）

接下来要就某一个算法进行研究这是一次项，然后就是二次项、三次项·····引用自这看这里看这里感知机是神经网络的雏形，但是无法解决复杂函数例如异或问题，因此出现了多层感知机，多层感知机可以摆脱早期离散传输函数的束缚，使用sigmod
十曰立·2020-03-21 17:56

SIGMOD回顾：数据库国际大咖组团来阿里，他们都说了啥？

6月15日，备受瞩目的第27届ACMSIGMOD国际数据管理学术会议在美国休斯顿落下帷幕，在SIGMOD2018现场，阿里巴巴举办了主题为“数据驱动及机器学习赋能的自治数据库系统”的Workshop，四支技术团队联袂为
阿里技术·2020-03-18 08:16

阿里云RDS团队论文被数据库顶会SIGMOD 2018收录

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
阿里云云栖号·2020-02-26 19:47

机器学习之_逻辑回归

1.Sigmod函数 Sigmoid函数也是神经网络中常用的函数，用于把x从负无穷到正无穷压缩到y从0到1之间。
xieyan0811·2020-02-21 06:04

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·2020-02-20 04:34

分类算法小结

一、【逻辑回归】1、原理线性函数通过一个sigmod函数，即可转换为[0,1]之间的概率值2、优点3、缺点4、应用二、【朴素贝叶斯】1、原理公式：P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B)由联合概率公式
数说张小桃·2020-02-08 22:00

FoundationDB Record Layer: A Multi-Tenant Structured Datastore

FoundationDBRecordLayer:AMulti-TenantStructuredDatastore是苹果公司在SIGMOD2019上发表的一篇论文，介绍他们在FoundationDB之上建立的一层结构化存储
linjinhe·2020-01-08 12:16

蚂蚁金服多次亮相2019国际顶会，聚焦AI前沿技术与应用实践

对于蚂蚁金服而言，过去一年的人工智能技术、产品、解决方案及研究成果已经在NeurIPS、KDD、ICML、SIGMOD、SIGIR等各大国际顶会上陆续亮相，为学界带来了诸多来自实际业务场景的创新研究和应用分享
支付宝技术·2020-01-06 09:12

2019年度总结：支付宝为何多次亮相各大国际顶会

对于蚂蚁金服而言，过去一年的人工智能技术、产品、解决方案及研究成果已经在NeurIPS、KDD、ICML、SIGMOD、SIGIR等各大国际顶会上陆续亮相，为学界带来了诸多来自实际业务场景的创新研究和应用分享
蚂蚁金服科技·2020-01-04 10:28

笔记: Amazon Aurora: Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases

看到今年的SIGMOD17上Amazon有一篇关于AmazonAurora的paper,赶紧在周末的时候读了一下,说不定哪天就Aurora就作为存储选型的一个option了,要准备一下.写点儿笔记0x00
haitaoyao·2020-01-03 22:44

机器学习之逻辑回归(Logistic Regression)

1、逻辑回归模型y=sigmod（w*x+b）,然后再用激活函数sigmoid=1/1+e-z机器算法的目的是使得模型的与真实值之间的差值越小越好，也就引入损失函数来进行计算，和线性回归一样，逻辑回归的损失函数
改变自己_now·2020-01-03 04:34

逻辑回归 一

——ByMuyoo](http://7vzs9m.com1.z0.glb.clouddn.com/%E5%A4%A7%E7%90%8677.jpg)之前使用逻辑回归时就接触到里面的sigmod函数，就有疑问为什么会想到用这个函数把线性回归的值压缩到
潇慕雨·2019-12-16 02:41

BP反向传播算法推导

1、符号设定为第层输入向量为第层输出向量为第层到下一层的权重矩阵为每一层的sigmod激活函数为最后一层的下标，为最后一层的真实值，为预测值为一个样本的损失函数，其中根据设定，我们有以下等式2、对于输出层令误差
daihp1022·2019-12-02 09:58

机器学习A-Z～分类模型性能评价及选择

先回到之前逻辑回归的例子，下图画出了sigmod函数，用来预测某件事情是否会发生，比如用户是否会购买产品。我们
CareyWYR·2019-11-22 11:05

Relu激励函数

前言因为Sigmod函数的梯度有可能会下降很慢。甚至梯度消失。在分类的时候很多都使用这个Relu激励函数，尤其是深度学习中。
skullfang·2019-11-08 05:58

糖豆实时推荐系统设计与实现

1.2腾讯架构与实现实时推荐相关工作非常多，腾讯和北大合作的两篇SIGMOD文章是比较实际和详细的实现，采用的计算框架能够支持大规模数据的实时推荐，以下将会分开简述以下两篇文章。
VentLam·2019-11-03 03:48

区块链相关论文研读3- 关于超级账本Hyperledger Fabric的性能优化

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/86468015这是2019年6月发表在顶会Sigmod上面的论文，论文题目为《BlurringtheLinesbetweenBlockchainsandDatabaseSystems
蜗牛爱上星星·2019-10-19 13:08

区块链相关论文研读2 - vChain，关于可验证的查询

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/85388676这是在2019年7月发表在顶会SIGMOD上的论文，题目为《vChain:EnablingVerifiableBooleanRangeQueriesoverBlockchainDatabases
蜗牛爱上星星·2019-10-19 13:20

异军突起的激活函数：ReLU | 小白深度学习入门

ReLu是激活函数的一种，其实在就是这么简单的一个函数，在DNN时代代替了NN时代的激活函数王者：Sigmod，成了“调参侠”的最爱。为什么要用ReLU呢？这个问题有点像问，吃涮羊肉为什么蘸芝麻酱？
叶锦鲤·2019-10-14 09:00

神经网络：激活函数、过拟合、Drop-out、权重初始化

神经元（权重参数w）的个数就是权重参数w的个数激活函数：1.sigmod函数（已废弃）迭代次数到了一定值导数趋于0，出现梯度消失的问题，这样w-w0*w中的w0会趋于0使得w的值基本不变，这样的迭代没有意义
I_am_a_buger·2019-09-14 20:15

使用keras进行二分类实战：从处理数据到训练完成

一般分类图像类似于这样，偶尔会因为拍摄的原因出现文字倾斜，模糊等问题：开始我觉得这是一个很简单的二分类问题，应该一个sigmod分分钟搞定，没曾想最后还是挺曲折的。
刘泽豪真讨厌·2019-08-25 18:51

AutoTikv简介

它的设计灵感来自于SIGMOD2017的一篇paper：AutomaticDatabaseManagementSystemTuningThroughLarge-scaleMachineLearning，
Pentium.Labs·2019-08-19 22:00

手推 逻辑回归（logistic regression）

logistic回归#TOC一、构造hypothesis假设函数LogisticRegression可以看做是一个线性回归（LinearRegression）经过一个sigmod激活函数的结果。
Fly_TheWind·2019-08-15 13:34

手推 逻辑回归（logistic regression）

logistic回归#TOC一、构造hypothesis假设函数LogisticRegression可以看做是一个线性回归（LinearRegression）经过一个sigmod激活函数的结果。
Fly_TheWind·2019-08-15 13:34

Cnn基础

比如sigmod函数和tanh函数。2.Relu函数在深度神经网络中，通常使用一种叫修正线性单元(Rectifiedlinearunit，ReLU）作为神经元的激
阳阳鸭·2019-08-14 13:52

SIGMOD 2019 现场直击！带给你最独家的 15 篇论文全解读

SIGMOD会议位列数据库方向的三大顶级会议之首（其次是VLDB及ICDE）。2019SIGMOD于6月30日至7月5日在荷兰阿姆斯特丹举办。
蚂蚁金服科技·2019-08-07 00:00

pytorch第六课，记录

1、sigmod的导数s’=s(1-s),取值是s,0-1(负无穷-正无穷),梯度离散导数为0，时候梯度得不到更新，梯度离散a=torch.linspace(-100,100,10)torch.sigmod
shishi_m037192554·2019-07-30 09:46

进阶教程：用Python建立全新二层神经结构

激活函数在隐藏层中会使用tanh激活函数，而在输出层中则会使用sigmod函数。在两种函数的图中都很容易找到信息。下面直接执行函数。以上为Sigmoid函数。
读芯术·2019-07-29 12:00

进阶教程：用Python建立全新二层神经结构

importnumpyasnp激活函数在隐藏层中会使用tanh激活函数，而在输出层中则会使用sigmod函数。在两种函数的图中都
chiyingge5323·2019-07-29 10:00

RNN-李宏毅

架构基本形式变形MenoryLSTM（longshort-termMenory）性质tainingrnn一般用sigmod而不用relu.解决办法LSTM（可以handlegradientvanishing
Little_sky_jty·2019-07-22 15:03

线性模型(02)广义线性模型--分类

目录 Logistic回归sigmod函数Logistic回归参数估计对数线性模型几率Logistic回归的损失函数Soft
Adelaide_Guo·2019-07-12 11:47

逻辑回归 sigmod作用 三种多分类方式 softmax回归 onevsone onevsall 极大似然估计

还有就是从线性到非线性对于二分类任务，似然函数是整合之后的函数的累乘，例如档y=0时，如果预测值越接近于0,则最后的值会更大。所以如下图所说的是要求最大值。似然函数就是把一个batch中所有的样本数据的整合前以及整合后（带入y的值），整合是为了方便展示似然函数就是一个用来描述斯塔参数和x数据进行组合之后，求出的值与真实值之间误差大小的函数，一个关于斯塔的函数下面的xi指的是多个不同个体的数据其实就
Arthur-Ji·2019-07-08 23:56

一条数据的漫游奇遇记

AnOptimizedStorageEngineforLarge-scaleE-CommerceTransactionProcessing"，详细讲述了团队在数据库存储引擎上所做的原创性工作，今年早些时候已经被SIGMOD
阿里云云栖社区·2019-06-25 00:00

西瓜书第五章总结

激活函数常用的激活函数如下:1.sigmod函数2.双曲函数tanh(x
心静菩提现·2019-06-08 19:34

笔记 - 卷积神经网络：激活函数 与 网络性能之间的关系

参考改变网络激活函数观察网络性能的变化全连接层一直是线性输出层（Linear）Loss训练集测试集准确率训练集测试集sigmod函数表现为啥这么糟糕
chen_holy·2019-06-06 20:55
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