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SIGMOD 2024有哪些值得关注的论文？ - 知乎
团队工作已发表 VLDB SIGMOD TKDE 顶会论文 5 篇。团队广泛参与业界标准制定相关工作，是 LDBC Council、大数据技术标准推进委员会、图智能计算分会等组织会员。
SIGMOD2025有哪些值得关注的论文？ - 知乎
本次为大家带来重庆大学时空实验室和京东智能城市研究院联手在数据库领域顶级会议SIGMOD 2025发表的文章《Serf: Streaming Error-Bounded Floating-Point Compression》。一背景近年来，物联网得到了显著发展，传感器被分布在感兴趣区域的各个位置。
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SIGMOD 2023 有哪些值得关注的论文？ - 知乎
DB4AI是大势所趋，MSR这两年发表了不少这方面的文章，包括去年SIGMOD的End-to-end Optimization of Machine Learning Prediction Queries，值得持续关注。
大型计算模型中常用的激活函数有哪些？ - 知乎
2 在大的网络模型上应用效果更好。批量正则化 (Batch Normalization) 我们前面提到的sigmod和tanh激活函数有一个问题就是，当我们的数据极大或极小时，会出现梯度消失，接近于0的情况，这一问题称为**内部协变量偏移**，这样一来，梯度下降算法就失效了。
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SIGMOD 2022 有哪些值得关注的论文？ - 知乎
In SIGMOD, 2022 下一期我们将介绍针对HTAP基准测试的相关进展，在我们的第二期学术分享会里，也介绍过来自慕尼黑工业大学（TMU）数据库组的研究：感兴趣可以前往查看，这篇文章只是其中一种基准测试的方法，想了解还有哪些方法么？
二分类问题，应该选择sigmoid还是softmax？ - 知乎
既然如此，那我就来讲讲Sigmoid和softmax的区别在哪。一、Sigmoid：非黑即白的开关（用于二分类问题，最后输出两种类别各自的概率）场景：就像判断一个苹果是否坏了，只有两种可能（坏不坏）工作原理：输入：苹果的各种特征（其实就是一些数字矩阵）输出：一个0-1之间的数，比如0 8 → 80%
神经网络中的SIGMOID函数的意义？ - 知乎
这个答案有点偏题，主要回答下面这个问题：为什么早期神经网络要采用sigmoid函数作为激活函数。为了回答这个问题，首先我们稍微回顾一下神经网络背后的数学原理：任何连续多元函数都能被一组一元函数的有限次叠加而成，其中每一个一元函数的自变量都是一组连续单变量函数的有限次
机器学习（九）：激活函数 - 知乎
sigmoid 是使用范围最广的一类激活函数，具有指数函数形状，它在物理意义上最为接近生物神经元。此外， (0, 1) 的输出还可以被表示作概率，或用于输入的归一化，代表性的如Sigmoid交叉熵损失函数。其公式：其函数曲线：图片来源简书 [不会停地蜗牛]的《常用激活函数比较》

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