Theano/Pytorch/Tensorflow能否自动计算以下梯度？
我试图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Theano/Pytorch/Tensorflow能否自动计算以下梯度？,tensorflow,deep-learning,theano,pytorch,recurrent-neural-network,Tensorflow,Deep Learning,Theano,Pytorch,Recurrent Neural Network,我试图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 鉴于此 g = (x<x_max & x>x_max-e) | (x>-x_max & x<-x_max+e) g=（xx_max-e）|（x>-x_max&x无法计算梯度 g如您所示，它是一个二进制变量。因此，它的梯度无法计算。即使是您绘制的波形，除了两点（其无穷大的函数是不连续的）外，所有地方都有梯度0
z = g*y
g = (x<x_max & x>x_max-e) | (x>-x_max & x<-x_max+e)
g=（xx_max-e）|（x>-x_max&x无法计算梯度
g
如您所示，它是一个二进制变量。因此，它的梯度无法计算。即使是您绘制的波形，除了两点（其无穷大的函数是不连续的）外，所有地方都有梯度0