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总结： js中 未定义的变量，值为null,值为undefined的值相等，三者与值为空的变量不相等。 判断undefined var exp = undefined; if (typeof(exp) == "undefined") { alert("is undefined"); } 判断null var exp = null; if (!exp && typeof(exp)!=”undefined” && exp!=0) { alert(“is null”); }　 来源： CSDN 作者： ann_d 链接： https://blog.csdn.net/ann_d/article/details/104671439

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I am trying to implement Neural network with OpenCV ANN Library. I had a working solution, but after upgrading to OpenCV 3.1 it stopped working. So I created a simplified code for testing, but problem still remains. ANN is successfully trained, but when I try to call predict with row from trainData, it returns Mat of nan values. The code is cv::Ptr< cv::ml::ANN_MLP > nn = cv::ml::ANN_MLP::create(); nn->setActivationFunction(cv::ml::ANN_MLP::SIGMOID_SYM); nn->setTrainMethod(cv::ml::ANN_MLP::BACKPROP); nn->setBackpropMomentumScale(0.1); nn-

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I am following the sequelize best practices by connecting to a host and importing all models into one file and then calling that file when interacting the model. For some reason it looks like this is causing an issue as I am getting an error at using the define method for the sequelize variable and I ran a test with a file that contained both logic together and I was able to add a user. Error: TypeError: Cannot read property 'define' of undefined at new module.exports (/Users/user/Desktop/Projects/node/ann/app/models/ann-model.js:3:27) at

交叉熵损失函数 交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前，本文先简要介绍二次代价函数，以及其存在的不足。 二次代价函数的不足 ANN的设计目的之一是为了使机器可以像人一样学习知识。人在学习分析新事物时，当发现自己犯的错误越大时，改正的力度就越大。比如投篮：当运动员发现自己的投篮方向离正确方向越远，那么他调整的投篮角度就应该越大，篮球就更容易投进篮筐。同理，我们希望：ANN在训练时，如果预测值与实际值的误差越大，那么在反向传播训练的过程中，各种参数调整的幅度就要更大，从而使训练更快收敛。然而，如果使用二次代价函数训练ANN，看到的实际效果是，如果误差越大，参数调整的幅度可能更小，训练更缓慢。 以一个神经元的二类分类训练为例，进行两次实验（ANN常用的激活函数为sigmoid函数，该实验也采用该函数）：输入一个相同的样本数据x=1.0（该样本对应的实际分类y=0）；两次实验各自随机初始化参数，从而在各自的第一次前向传播后得到不同的输出值，形成不同的代价（误差）： 交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比