腾讯云数据库TDSQL与中国人民大学最新联合研究成果被SIGMOD 2022接收并将通过长文形式发表。SIGMOD是国际数据管理与数据库领域顶尖的学术会议之一，腾讯云数据库TDSQL论文已连续多年入选VLDB、SIGMOD、ICDE等国际顶级会议。 本次入选论文题目为：CompressDB: Enabling Efficient Comp
好消息！6月13日，腾讯云数据库三篇论文再次入选数据库行业顶会SIGMOD，被SIGMOD 2022 Research Full Paper（研究类长文）收录。 本次被收录的研究成果中，新型数据结构设计、AI智能调参优化等均属于业界首次提出。腾讯云数据库多次入选SIGMOD，表明腾讯云数据库在存储、智能管控等方面的积累与
A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation 论文解读（SIGMOD 2021） 本篇博客是对A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation的一些重要idea的解读，原文连接为：A Unified Deep Model of
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def sigmod(x): return 1.0/(1+np.exp(-x)) def gelu(x): # gelu 为高斯误差线性单元，gelu(x) = xΦ(x),Φ(x) 正态分布的累积分布函数Φ(x)没有解析表达式，它的值可以通过数值积分、泰勒级数、或者渐近序列近似得
Code: import numpy as np """Sigmod激活函数""" def sigmod(x): return 1.0/(1.0 + np.exp(-x)) def BackpropCE(W1,W2,X,D): alpha = 0.9 #学习率 N=4 #4层网络 for k in range(N): x = X[k,:].T #对数据每行转置
2021年6月20日至25日SIGMOD数据管理国际会议（SpecialInterest Group on Management Of Data）在中国西安召开，北京大学王选计算机研究所数据管理研究室邹磊老师、博士生苟向阳、胡琳参加了此次会议。 SIGMOD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
简介：近日，智能数据库和DAS团队研发的智能调参ResTune系统论文被SIGMOD 2021录用，SIGMOD是数据库三大顶会之首，是三大顶会中唯一一个Double Blind Review的，其权威性毋庸置疑。 近日，智能数据库和DAS团队研发的智能调参ResTune系统论文被SIGMOD 2021录用，SIGMOD是数据库三大顶会
简介： 近日，智能数据库和DAS团队研发的智能调参ResTune系统论文被SIGMOD 2021录用，SIGMOD是数据库三大顶会之首，是三大顶会中唯一一个Double Blind Review的，其权威性毋庸置疑。 近日，智能数据库和DAS团队研发的智能调参ResTune系统论文被SIGMOD 2021录用，SIGMOD是数据库三大顶会之首，是
SIGMOD数据管理国际会议（Special Interest Group on Management Of Data.）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，所收录的论文代表了行业内的最高水平。会议的目的是在全球范围内为数据库领域的研究者、开发者以及用
Introduction Big data applications require a mix of processing techniques, data sources and storage formats. The earliest systems designed for these workloads, such as MapReduce, gave users a powerful, but low-level, procedural programming interface. Prog
工作久了，人总会有种忘记初心的感觉。 相信每个人小时候都想过成为一名科学家，只不过到后来，连自己都忘了。 当一名科学家确实不容易，学术研究难，薪酬待遇还不高，如果不是真的热爱，很难走下去。 但在腾讯，你可以把学术当成工作，工作就是做学术，而且两者都可以做得很好。是的，你没有听错。 今
激活函数：一般隐藏层用ReLU，binary classification 输出层用sigmod 激活函数
机器学习：逻辑回归模型理解 草图: ① 和决策树、朴素贝叶斯作用类似，logistc回归也是一种分类工具，其形式更加接近于神经网络，类似一个感知器的作用。首先进行一个假设，即假设y（最后的分类结果服从伯努利分布，），这样就引入了sigmod函数。即伯努利分布的表达形式1/(1+e^-z)，这里的z就
目录 为什么要用激活函数 sigmod tanh ReLU LeakyReLU ReLU6 参考资料 为什么要用激活函数 在神经网络中，如果不对上一层结点的输出做非线性转换的话，再深的网络也是线性模型，只能把输入线性组合再输出（如下图），不能学习到复杂的映射关系，因此需
两个概率分布P和Q的交叉熵定义为（考虑离散分布）： 在机器学习中，往往用p来描述真实分布， 用q来描述模型预测的分布。我们希望预测的分布和真实分布接近，衡量两个分布的“距离”采用Kullback散度，离散形式的KL散度定义为： 因为H(P)是真实分布的熵，是固定的，所以最小化KL散度就相当
原文链接：http://www.cnblogs.com/NateSheng/archive/2011/08/28/2156349.html DatabaseConf.: ACM SIGMOD VLDB:International Conference on Very Large Data Bases ICDE:International Conference on Data Engineering SIGMOD From
import numpy as npdef sigmod(x): return 1 / (1 + np.exp(-x))def deriv_sigmod(x): fx = sigmod(x) return fx * (1 - fx)def mse_loss(y_true, y_pred): return ((y_true - y_pred)**2).mean()class OurNeuralNetwork: def __init__(self): #weight
简称S函数，定义域为负无穷到正无穷，值域为（0，1）。目的是把值映射为0到1的值。 直观的特性：函数的取值在0-1之间，且在0.5处为中心对称，并且越靠近x=0的取值斜率越大。 机器学习中一个重要的预测模型逻辑回归（LR）就是基于Sigmoid函数实现的。LR模型的主要任务是给定一些历史的{X,Y}，其中X是样
