我正在尝试运行一个递归神经网络，其中每个神经元的状态更新函数如下
z = g*y
考虑到
g = (x<x_max & x>x_max-e) | (x>-x_max & x<-x_max+e)
请注意，这里所有的变量都只是标量。
变量x的定义方式是，它总是不断更新，因此g总是一个脉冲，如图所示。也就是说，g在一次更新中不会为1，但在几个连续更新中会为1。
给定这个传递函数，这些包中的任何一个都能实现自动梯度计算吗？
无法计算梯度。
如您所示，g是一个二进制变量。所以它的梯度是无法计算的。即使是你绘制的波形，除了两点(其无穷大，函数是不连续的(之外，其他地方都有梯度0