sigmod 第5页

《工程机械智能化技术》BP神经网络

第一步新建一个脚本（sigmod.m）function[y]=sigmod(x)%激励函数Sigmod，用于神经网络y=1/(1+exp(-x));end第二步在新建一个脚本clc,clear%samplestrainNumber

孤鸟的歌·2020-09-15 04:57

2020届顺丰科技视觉算法工程师提前批面经

但也会围绕简历内容展开，感觉自己还是欠缺很多知识主要内容：1，讲一个你熟悉的项目，用了哪些算法，说说你自己的理解2，解释一下SSD与FastRCNN本质上的区别3，知道哪些激活函数，这里往深了问，比如sigmod

wujieer96·2020-09-14 21:47

免费下载英文文献的网站

SCI-Hub可用网址查询-自动更新：http://tool.yovisun.com/scihub/http://www.4243.net/查询doi的网站：https://dblp.org/db/conf/sigmod

CSDN_徐权·2020-09-14 08:11

免费下载英文文献

SCI-Hub可用网址查询-自动更新：http://tool.yovisun.com/scihub/http://www.4243.net/查询doi的网站：https://dblp.org/db/conf/sigmod

Frederic18·2020-09-14 05:09

北大博士在阿里：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

阿里技术_·2020-09-13 01:12

机器学习-异常检测算法（二）：Local Outlier Factor

LocalOutlierFactor（LOF）是基于密度的经典算法（Breuninget.al.2000）,文章发表于SIGMOD2000,到目前已经有3000+的引用。

weixin_34270606·2020-09-12 17:34

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。

weixin_34061555·2020-09-12 17:23

SIGMOD论文研读—Overlap Set Similarity Joins with Theoretical Guarantees

前言：SIGMOD上一篇有关集合相似性的算法论文，本文仅是笔者对于论文的解读，欢迎读者来和笔者探讨、指出笔者的错误论文标题：OverlapSetSimilarityJoinswithTheoreticalGuarantees

南风央·2020-09-12 15:03

BP神经网络——一个两层神经网络

，“sigmoid”的函数，可以将任何值都映射到一个位于0到1范围内的值，#通过它，可以将实数转换为概率值，对于神经网络训练，Signomid函数也有其非常不错的特性#通过“online”函数还能得到sigmod

Performer_Cherry·2020-09-11 23:48

神经网络——sigmod函数、激活函数、损失函数

sigmod函数通常作为激活函数sigmod函数导数sigmod函数作用这个看了很久一直不明白，但是多看几次总没错，因为在看了n次之后的现在我明白了。简单的理解就是：将输入的值收敛起来(光滑和约束)。

pageTan·2020-09-11 04:41

python之sklearn-分类算法-3.4 逻辑回归与二分类

一，逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号二，逻辑回归的原理1，输入逻辑回归的输入是线性回归的结果：2，激活函数1）sigmoid函数回归的结果输入到sigmod函数当中输出结果

TFATS·2020-08-27 14:18

激活函数总结

二Sigmod函数1函数介绍Sigmoid是常用的非线性的激活函数，数学公式如下：2函数曲线Sigmoid函数曲线如下图，其中x可以是负无穷到正无穷，但是对应的y却只有0~1的范围，所以，经过Sigmoi

cakincheng·2020-08-25 17:10

激活函数（总结）

sigmod函数优点：sigmod函数的输出映射在（0,1）之间，单调连续，输出范围有限，优化稳定，可以用作输出层。求导容易。缺点：由于其软饱和性，容易产生梯度消失，导致训练出现问题。

光明顶上的5G·2020-08-25 17:10

TDSQL在巴黎ICDE上设立展台，掌声送给它！

ICDE，即InternationalConferenceonDataEngineering，由美国电气及电子工程师学会IEEE发起并组织，是与SIGMOD,VLDB并列的三大数据库领域的顶级会议之一。

腾讯技术工程·2020-08-25 09:21

深度学习初探-遇到的问题总结。

多层神经网络当中一个问题，在三层中没问题，在多层中，sigmod函数的导数最大值为0.25，如果用一个高斯分布来初始化权值（均值为0，标准差为1），然后还有，权重往往都是|w|梯度消失。

Panbohhhhh·2020-08-25 01:56

关于sigmod激活函数图像不是以0为中心的问题探讨

这个问题之前也遇到过，没有深究，最近一位网友向我询问此事，我总结如下：首先我们要知道反向传播的流程：1、概念：前项传播：反向传播：反向传播的思想其实就是，对于每一个训练实例，将它传入神经网络，计算它的输出；然后测量网络的输出误差（即期望输出和实际输出之间的差异），并计算出上一个隐藏层中各神经元为该输出结果贡献了多少的误差；反复一直从后一层计算到前一层，直到算法到达初始的输入层为止。此反向传递过程有

程序员王小甲·2020-08-24 16:13

DBSeer-2016-sigmod

功能：performanceprediction,performancediagno-sis,bottleneckexplanation,workloadinsight,optimaladmissioncontrol,andwhat-ifanalysis指标：AggregatedOSstatisticsWorkloadstatisticsfromtheDBMS,includingthenumber

梦想家·2020-08-22 15:59

explianit-cisco-2019-sigmod

causation理论的一点应用。证明分值不是偶然发生的RCA的工具一般可以queryandclassifyanomalies，相关性分析（causalprobabilisticgaphicalmodels）spuriouscorrelations。当dimensionality比datapoints数量多交互式查询，targetmetricsofinterest(Y),正常和异常时间段，spec

梦想家·2020-08-22 12:45

阿里巴巴首次揭秘电商知识图谱AliCoCo！淘宝搜索原来这样玩！

PaperWeekly·2020-08-22 01:04

在LinkedIn做面试官的故事

还有一些高水平的学术会议，工业界愿意支持和参与，像SIGMOD，VLDB顶级数据库大会；也喜欢举办公开技术讲座，邀请社会各界参加，注册时留下联系方式。

董飞·2020-08-22 01:15

SVM算法中kernel属性

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

愤怒的汽水·2020-08-19 19:05

深度学习（五）——解决梯度消失的三个思路

如下图u介绍，当用sigmod函数时，当z过大或过小会发现梯度（斜率）接近水平，变成0了，即梯度消失2.解决方法思路一使用relu函数，因为relu函数z小于0是，结果恒为0，z大于0时，结果为z本身，

qq_41386300·2020-08-19 03:15

LR逻辑回归

线性回归带入SIGMOD函数目的：训练出0/1分类器步骤想到sigmoid函数中的概率→目标函数P(y|θ,x)，hθ(x)→求θ，取似然函数，取对数L(θ)→max(L(θ))→min((L(θ)))

小白的荆棘之路·2020-08-19 03:21

性能全面超数据库专家，腾讯提基于机器学习的性能优化系统 | SIGMOD 2019

AI科技大本营·2020-08-15 22:06

计算机领域顶级会议期刊排名

ComputerScienceConferenceRankingsAREA:DatabasesRank1:SIGMOD:ACMSIGMODConfonManagementofDataPODS:ACMSIGMODConfonPrinciplesofDBSystemsVLDB

sabrinaluzhang·2020-08-15 05:43

Computer Science Conference Rankings

AREA:DatabasesRank1:SIGMOD:ACMSIGMODConfonManagementofDataPODS:ACMSIGMODConfonPrinciplesofDBSystemsVLDB

weixin_34232363·2020-08-14 21:59

深度学习算法之AlexNet和VGGNet

直观的解释：可以看出sigmod函数在靠近0的附近的时候梯度变化比较明显，到靠近1的地方梯度逐渐趋近与0，根据梯度下降算法，此时权值等参数变化不明显，函数很难收敛。

王里扬洛夫·2020-08-14 19:27

机器学习概论4—神经网络简介

机器学习概论4—神经网络简介1神经网络简介1.1概述1.2神经网络的表示1.3激活函数1.3.1为什么激活函数都是非线性的1.3.2sigmod函数1.3.3tanh函数1.3.4ReLU函数1.3.5LeakyRelu

北街末雨Yyg·2020-08-13 21:52

深入研究Spark SQL的Catalyst优化器（原创翻译）

我们最近发布了一篇关于SparkSQL的论文，该论文将出现在SIGMOD2015（由DaviesLiu，JosephK.Bradle

weixin_34281477·2020-08-13 21:15

从0到1 激活函数（一）sigmod函数

文章目录引言sigmod的函数简介定义导数图像激活函数激活函数的定义简介sigmod作为激活函数的时候存在的问题其他资料引言本节主要是介绍神经网络中常见的激活函数-----sigmod函数。

SmileAda·2020-08-13 19:41

区块链深入理解---BLOCKBENCH：A Framework for Analyzing Blockchains

论文发表在SIGMOD'2017,SIGMOD是数据库顶级会议。可见论文作者基本是数据库界的大牛，从论文中也可以看出这一点。这样也好，站在不同视角理解区块链。可能更开脑洞。

sdulibh·2020-08-13 18:21

Hyperledger Fabric性能优化

文章名称《BlurringtheLinesbetweenBlockchainsandDatabaseSystems:theCaseofHyperledgerFabric》，来自顶会Sigmod，附上下载链接

Royan.detail·2020-08-12 15:51

BP神经网络原理推导（学习笔记）

上图显示的是一个只含有一个隐含层的网络，（对于一个刚接触ANN的人，好吓人的说，不要怕，看完后面你就不怕他了），隐层和输出层的神经元激活函数都是Sigmod函数：每一个神经元的输入加权求和之后作为Sigmod

啊吼！·2020-08-11 02:10

机器学习面试整理

文章目录机器学习面试总结基础困惑度:AUC是什么：sigmod函数GELUs交叉熵损失函数先验、后验、似然Bias和Variance区别梯度爆炸和梯度消失问题线性回归模型梯度下降算法梯度下降算法对比L-BFGS

相知无悔·2020-08-11 02:17

深度学习之神经网络(第一节)

感知机与逻辑回归的关系由上图我们可以看到，当只有一个感知机时，这不就跟逻辑回归一样吗，只是逻辑回归里叫sigmod，以0.5为阈值。

ygp12345·2020-08-09 03:57

Pytorch学习笔记(四)----logistic模型

其实就是在线性模型外加了一个sigmod函数。具体原理pdf与本次实验用数据见网盘。

oneday_某天·2020-08-09 01:52

“天才少年”拿200万年薪刷屏，背后是任正非的“野心”？

éé¨¨é¤é°±èè°èé±èèé1993é§¤§±è2016§è·èèèèéèè¨SIGMOD°§VLDBéè¤§°èèIEEETPDSèéé§è¨¤è·é¤éè2015

环球人物·2020-08-06 00:00

2019 年 Q1 全球云基础设施市场份额揭晓，AWS继续领跑市场；Mesos官方回应Twitter“抛弃”Mesos……...

重磅先知2019年Q1全球云基础设施市场份额揭晓Mesos官方回应Twitter“抛弃”Mesos国内唯一，阿里云论文连续两年入选国际数据库顶级会议SIGMOD甲骨文中国研发中心大裁员：离职赔偿N+6重磅快报

CSDN云计算·2020-08-05 08:01

BP误差反向传播算法

为了简化概念，先不加上偏置单元符号介绍zli:第l层第i节点的误差zli:第l层第i节点的输入值ali:第l层第i节点的输出值wlji:第l−1层第i节点到第l层j节点的权值h():节点的激活函数，如sigmod

373955482·2020-08-05 02:05

数据库顶级会议

SIGMOD和另外两大数据库会议VLDB、ICDE构成了数据库领域的三个顶级会议。相对而言，SIGMOD比另外两个会议的含金量更高，被录取的难度更大。

xiaoyinduzhina·2020-08-03 08:09

二、SVM----理论推导&对偶问题、KKT条件

之所以在线性回归之后写SVM，是因为LogisticRegression可以认为是通过单调可微函数----Sigmod函数将回归问题引申为分类问题；而SVM则可以看做使用线性回归模型以及到所确定的超平面间的距离来进行分类任务

袁大墩子·2020-08-03 08:50

机器学习笔记——logistics的python实现

机器学习笔记——logistics的python实现参考书籍方法优缺点sigmod函数梯度上升算法python实现样本数据生成logistics程序介绍数据读取sigmod函数梯度上升迭代求最佳系数小结对于

wang_zuel·2020-08-03 06:07

机器学习第八篇：逻辑回归

线性模型有很多，但又一种非常特殊的函数，sigmod函数，当我们把范围扩大，就呈现出阶跃函数的趋势，那么我们能不能用这样的一个特性去进行分类呢？答案是肯定的，逻辑回归，听

一个小路人·2020-08-03 00:17

SIGMOD 2007&VLDB 2007

SIGMOD2007在北京举行，有幸跑去免费听了若干讲座（汗，大部分没有听懂，只一个tutorial听得还算可以），但见到了数据库领域的若干大牛，感受到了顶级学术会议的氛围。。。

gfkdwxw·2020-08-03 00:33

SVM算法

逻辑回归算法解决不适定性问题：定义概率函数（sigmod函数），建模使cost函数最小-----得到最佳的决策边界

zhao_crystal·2020-08-02 21:23

深度学习——常用激活函数Sigmod、Tanh、ReLu

一、单一神经元模型如下图所示：神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数（又称激励函数）。二、为什么需要激活函数参考：http://www.360doc.com/content/18/0920

秋天的从从·2020-08-01 11:58

常用激活函数小总结

1，单个神经元网络模型2，激活函数的来源二，四种常用的激活函数与理解1，Sigmod函数（非线性激活函数）2，Tanh函数（非线性激活函数）3，ReLU函数4，Swish函数三，激活函数的学习感想以上若有错误或不足欢迎批评指出

吃饭第一名·2020-08-01 10:39

常见的激活函数 sigmod Relu tanh LeakyRelu及复现代码

目录1.激活函数的作用2.sigmod3.Relu4.tanh5.LeakyRelu1.激活函数的作用关于神经网络中的激活函数的作用，通常都是这样解释：如果不使用激活函数的话，神经网络的每层都只是做线性变换

库兹纳·2020-08-01 09:23

数据库和数据挖掘领域的会议和期刊

一、数据库领域的主要会议========================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。

weixin_30445169·2020-07-30 17:54

XGBoost与LightGBM学习笔记

xgb使用的是回归树，那么分类的时候，为了得到分类结果，就需要用过sigmod函数（归一化到0-1之间，类似tahn，relu等激活函数，得到分类概率），然后使用该函数，进一步采用逻辑回归的方式或者其它方式来计算损失函数

ODIMAYA·2020-07-29 16:17

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