SIGMOD

mnist数据集--手写体数据分类--神经网络(完整注释.)

神经网络神经网络迭代原理代码.激活函数使用sigmod.importnumpyasnp"""简易神经网络：通过不断的调整权重值使得，达到拟合的结果."""
CS_GaoMing·2019-04-16 20:39

神经网络中常见激活函数及特点

从最开始的逻辑回归到后来的CNN，RNN，我们经常会听到激活函数这个词，也经常会听到sigmod函数会造成神经网络梯度消失，BN为什么能缓解梯度消失问题，这些都和激活函数相关，接下来我们来讲解下激活函数
sudop·2019-04-03 10:13

BIGO-2020届-数据分析实习生-笔试题

5.描述一下中心极限定理的基本原理，并举例子说明一下中心极限定理在统计学的应用6.Sigmod(x)=1/(1+e^(-x))，证
BLvren_·2019-03-31 15:52

TensorFlow-深度学习-10-DropOut与多层神经网络

对于简单的3层人工神经网络，常用的激活函数很容易达到饱和度，比如sigmod，因为它很容易达到一个饱和度，导致整个训练终止。
风极_陨·2019-03-22 16:04

TensorFlow-深度学习-10-DropOut与多层神经网络

对于简单的3层人工神经网络，常用的激活函数很容易达到饱和度，比如sigmod，因为它很容易达到一个饱和度，导致整个训练终止。
风极_陨·2019-03-22 16:04

阶段1—神经网络和深度学习

，我基本掌握了深层神经网络的搭建方法，以下是我的一点总结：一、深度学习分以下6个基本步骤：1.初始化参数W和b（参数的初始值必须随机；权重值W需要根据训练集数据大小去调整）2.向前传播（除了最后一层用sigmod
MC_Dream·2019-02-04 10:21

Tensorflow 自定义高斯激活函数

Gaussiannon-linearactivationfunctiontensorflow自带了几个常用的激活函数，但是最近手头的项目，激活函数用的既不是relu，也不是sigmod，而是一个很生僻的函数
qq_2918·2019-01-18 17:18

机器学习 面试常见问题&答案 ①

各个激活函数的优缺点Sigmod优点输出值0-1（很重大的优点）其余的和其他众多激活函数比起来，感觉没有什么优点，方便入门理解缺点容易梯度消失x的可变值区域太小，极其容易陷入级值的状况（-0.9~0.9
大菌说事·2019-01-08 00:00

算法工程师修仙之路：吴恩达机器学习（八）

逻辑与(AND)：下图中左半部分是神经网络的设计与output层表达式，右边上部分是sigmod函数，下半部分是真值表。我们可以用这样的一个神经网络表示AND函数：其中θ0=−
fangzhan1109·2018-12-06 23:52

BP神经网络流程

weight[m]=创建阈值列表(初始为随机数)threshold[m]=创建更新权重列表(初始为0)delta_weight[m]=创建更新阈值列表(初始为0)delta_threshold[m]=构造Sigmod
雪地团子·2018-11-10 11:09

paddlepaddle深度学习二分类问题求解

在做二分类问题时，我们通常只要用sofamax或者sigmod最后在输出层分类就好。
jimuka_liu·2018-11-02 00:00

神经网络和深度学校-2.1逻辑回归二分类

使用的损失函数image.png选择这个损失函数的原因就在于当真正当样本y=1时希望预测的y尽可能大，因为预测的y是通过sigmod函数得到的，最大也不超过1。
cswb5511·2018-10-23 13:08

逻辑回归优化算法总结一

（这个是线性回归的多项式函数，逻辑回归还需要一个sigmod函数进行压缩）我们通过这个多项式函数来拟合已有的数据对应关系（x,y)，通常用如下公式来计算两者的差异和拟合程度。因为在数据一定的情况下
delltower·2018-10-21 21:15

逻辑回归优化算法总结一

（这个是线性回归的多项式函数，逻辑回归还需要一个sigmod函数进行压缩）我们通过这个多项式函数来拟合已有的数据对应关系（x,y)，通常用如下公式来计算两者的差异和拟合程度。因为在数据一定的情况下
delltower·2018-10-21 21:15

【面试问题汇总】

3、梯度消失和梯度爆炸原因及解决措施梯度消失在以下两种情况下经常出现：（1）深层网络中；（2）采用了不合适的激活函数如sigmod；梯度爆炸在以下两种情况下京城出现：（1）深层网络中；（2）权值初始化太大
gq930901·2018-10-18 14:57

机器学习总结之----2.逻辑回归

但是可以在线性回归基础上，加上性质像阶跃函数但光滑可导的sigmod函数，然后算
GreatXiang888·2018-10-14 11:28

常见的非线性激活函数

1.sigmod函数函数公式和图表如下图在sigmod函数中我们可以看到，其输出是在(0,1)这个开区间内，这点很有意思，可以联想到概率，但是严格意义上讲，不要当成概率。
李林祥(lilinxiang)·2018-10-14 10:56

《机器学习实战》之logistic回归

而logistic回归算法就是先获得所有特征的最佳拟合曲线的参数然后再根据sigmod函数进行分类sigmod函数是最典型的S曲线，它看起来很像一个阶跃函数，即当z>0时，sigmod(z)>0.5,且当
cxjoker·2018-10-10 00:00

机器学习作业-Logistic Regression（逻辑回归）

course=DeepLearning&doc=exercises/ex4/ex4.html逻辑回归的关键是运用了sigmod函数，sigmod函数有一个很好的性质是其导函数很好求函数图像：sigmod
Avlon·2018-09-16 11:27

TensorFlow 第二步 小试牛刀：一个神经元

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.htmlneuralnetworksanddeeplearning第三章如果采用方差函数做损失函数C，sigmod
lijil168·2018-09-02 15:51

国际顶级计算机会议

顶级：SIGKDD二流：ICDM，SDM，EDBT等上面是专门的数据挖掘会议，其他像SIGMOD,VLDB,ICDE等数据库类会议都会有专门的数据挖掘session，下面是有人专门总结的，引用一下：一流的
经年不往·2018-08-30 16:30

机器学习算法 | Logistic回归

实际上跟回归不是一回事1线性回归和逻辑回归区别不建议用回归解决分类softmax和多个二分类处理多分类的区别实际用的时候，可以用来等价2Logistic回归这个曲线s型的，它是logistic函数，也叫sigmod
JH_Zhai·2018-08-29 01:44

云上的数据库怎么做？浅析AWS上Aurora的设计理念

Amazon在SIGMOD2017发表了论文《AmazonAurora:DesignConsiderationsforHighThroughputCloud-NativeRelationalDatabases
王启军·2018-08-23 09:38

逻辑回归python实现

模型以及求解（线性）给出一组m个样本数据，每个样本数据有n个特征，并且带有标记0或者1，代表属于哪一类，为了把输入的参数代入到预测函数后始终是一个0到1之间的数，这样我们可以把0，1看做两个类别，引入sigmod
outsider0007·2018-08-09 10:53

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。
LT_Ge·2018-07-11 00:00

SIGMOD 2017论文的摘要与看法

SIGMOD2017持续更新3.1Concurrency并发ACIDRain:Concurrency-RelatedAttacksonDatabase-BackedWebApplicationsACIDRain
Tiffany6639·2018-06-23 09:27

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
阿里技术官方号·2018-06-22 00:00

Tensorflow学习笔记-神经网络优化

常用的激活函数为ReLu、Sigmod、tanh等一般为了防止梯度消失（vanishinggradient）和梯度爆炸（gradientexplording）常选用ReLu（注：CS231N也指出过常用的激活函数为
Vapor_·2018-06-09 16:26

激活函数的选择

深度学习神经网络有四种常用激活函数，分别为sigmod,tanh,softmax,relu.下面总结了他们的优缺点以及如何选择。
gzj_1101·2018-05-28 20:03

[笔记]机器学习之Logistic回归

sigmod函数Logistic中因变量为二分类变量，某个概率作为方程的因变量估计值取值范围为0或者1，因此我们需要一个具有此性质的函数，于是，sigmod函数就进入了我们的视野。
kestiny·2018-05-04 18:40

神经网络学习（五）优化方法：激活函数

几种常用激活函数的简介、ReLu(RectifiedLinearUnits)激活函数和TheActivationFunctioninDeepLearning浅谈深度学习中的激活函数激活函数下面几个激活函数的公式1.sigmod
oio328Loio·2018-03-15 16:14

用BP神经网络逼近正弦函数

网络中设置输入层与输出层均为一个神经元，并且考虑到正弦函数的值域分布情况，我这一次在输出层中的激活函数并没有使用以前常用的sigmod函数，而是采用了线性函数y=x具体实现代码如下所示clc,clearData
麦克斯韦的妖精·2018-03-09 22:03

Python机器学习logistic回归代码解析

Logistic回归的主要目的：寻找一个非线性函数sigmod最佳的拟合参数拟合、插值和逼近是数值分析的三大工具回归：对一直公式的位置参数进行估计拟合：把平面上的一些系列点，用一条光滑曲线连接起来logistic
付炜超·2018-01-17 15:20

台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (6)Logistic Regression

Step1:FunctionSet在此问题中选择sigmod(z)函数，具体见下图。
Allenlzcoder·2018-01-07 16:48

神经网络基础知识

来看最简单的感知器：此处激活函数用sigmod。
超级个体颛顼·2018-01-06 18:09

几种常用激活函数的简介

1.sigmod函数函数公式和图表如下图在sigmod函数中我们可以看到，其输出是在(0,1)这个开区间内，这点很有意思，可以联想到概率，但是严格意义上讲，不要当成概率。
__Mr-k·2018-01-04 12:22

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
adolph_yang·2018-01-02 23:54

逻辑回归及其python实现

逻辑回归原理sigmod函数下图给出了sigmod函数在不同坐标尺度下的两条曲线图。当x为0日牝Sigmoid函数值为0.5。
changzoe·2017-12-29 16:50

从广义线性模型(GLM)理解逻辑回归

因为不支持Latex，建议阅读原文1问题来源记得一开始学逻辑回归时候也不知道当时怎么想得，很自然就接受了逻辑回归的决策函数——sigmod函数:与此同时，有些书上直接给出了该函数与将y视为类后验概率估计
深度沉迷学习·2017-12-25 21:34

谈一谈索引技术

每年VLDB，sigmod上的关于索引的文章也很多。本文不打算过于深入，针对常见的一些索引技术做一些总结，算是入门知识吧。最常见的两种索引数据结构是B+树和LSM-tree
百科全书学派·2017-12-19 15:44

神经网络和深度学习笔记（ Andrew Ng）

2.常用的激活函数(sigmod,tanh,Relu,leaklyrelu)3.开始时，应该随机初始化，如果全部初始化为相同的值，多个隐藏单元是没有意义的。
suqiang0313·2017-12-10 23:24

Google提出的新型激活函数:Swish

简介Swish是Google在10月16号提出的一种新型激活函数,其原始公式为:f(x)=x*sigmod(x),变形Swish-B激活函数的公式则为f(x)=x*sigmod(b*x),其拥有不饱和,
Font Tian·2017-11-26 11:15

数据库方向的三大顶级国际会议

ACMSIGMOD（SpecialInterestGroupOnManagementOfData）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
DaSE_Bee·2017-10-11 20:57

Amazon Aurora解读(SIGMOD 2017)

Amazon在SIGMOD2017发表了论文《AmazonAurora:DesignConsiderationsforHighThroughputCloud-NativeRelationalDatabases
天士梦·2017-09-05 09:00

Sigmod/Softmax变换

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/7781662Logistic/Softmax变换sigmoid函数/Logistic函数取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。sigmoid的导数表达式为：sigmoid原函数及导数图形如下：Note:从导数表达式可知，logit梯度最大为0.25。logist
-柚子皮-·2017-09-03 11:32

三分钟学会逻辑回归

逻辑函数：sigmod=1.0/(1+exp(-x))，函数值在0~1，之间，这样我们输入一组数据和对应的权值就可以得到一个z=w0*x1+...
小鱼人儿·2017-08-03 09:48

计算机领域国际会议分区表

计算机领域国际会议分区表1.AREA:DataBases数据库/数据挖掘/内容检索一区(332)SIGMOD:ACMSIGMODConfonManagementofData(78)PODS:ACMSIGMODConfonPrinciplesofDBSystems
Mrchesian·2017-07-27 00:13

神经网络权（BP）值初始化相同权值的影响

从传递公式上，可以明确，前向传播中，每层的神经网络节点输出值都一样【权值初始化为0比较特殊，我在下文中会对这种情况做详细分析】（这里有个前提：BP网络为全连接，且加入了激活函数，激活函数为sigmod函数
liangxinGao·2017-07-06 20:47

机器学习：概率校准

在逻辑回归中，用的最多的就是sigmod函数，这个函数的作用就是把无限大或者无限小的数据压缩到[0,1]之间，用来估计概率。图像大致为：基本上是以0.5分界，0.5以上为1，0.5以下为0。
lc19861217·2017-06-23 11:00

ReLU为什么比Sigmoid效果好

基本双曲函数是双曲正弦"sinh"，双曲余弦"cosh"，从它们导出双曲正切"tanh"sigmod函数：Relu函数：综合：@作者：约翰曰不约为什么通常Relu比sigmoid和tanh强，有什么不同
alexanderkun·2017-05-29 14:00
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