Я использую функцию softmax для получения вывода из нейронной сети и получения минимального значения в качестве результата при вычислении ошибки.Numpy Softmax - Значение истинности массива с более чем одним элементом неоднозначно. Используйте a.any() или a.all()
Однако если выход все равно в предположении [0,0,0] выход SoftMax функции [0.33,0.33,0.33]
Так, при выборе минимум от этого, как,
output = softmax(np.dot(hs,HO))
tarminout = np.subtract(target,output)
mine = min(tarminout)
mine = 0.5 * np.power(mine,2)
finalError += mine
это дает следующее сообщение об ошибке, потому что есть более одного равные минимальные значения,
Traceback (most recent call last):
File "ann.py", line 234, in modulelearn()
File "ann.py", line 97, in learnmine = min(tarminout)
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
Как я могу получить это пройти, когда есть больше чем 1 равные минимальные значения, выбрав только один из них?
Благодаря
Очевидно, что вы оставляете что-то. То, что вы описываете, должно работать. Отправьте код, который вы используете, и полную ошибку. –
Я добавил некоторые детали, проблема в том, что существует более одного равных минимальных значений, вот что вызывает это, поэтому значение min не может выбрать одно, потому что их больше одного. – rksh
Нет, это не так. try 'min (np.array ([1,1,1])) Проблема в другом месте. Опять же, почему бы вам не опубликовать полную ошибку. –