def train ( inputs , targets , hprev ): # inputs , outputs , controller states xs, hs, ys, ps ={}, {}, {}, {} #初始化 hs[-1]= np.copy(hprev) loss =0 #正向传播 for t in range (len(inputs)): #循环遍历 xs[t]= np.zeros(( M , B ))# one - hot 编码 for b in range(0, B): xs[t][:, b][inputs[t][b]]=1 hs[t]= np.tanh(np.dot( Wxh , xs [ t ])+ np . dot ( Whh , hs [ t -1])+ bh ) ys[ t ]= np . dot ( Why , hs [ t ])+ by #未正则化的下一个词的概率 mx = np . max ( ys [ t ], axis =0) ys[ t ]-= mx #正则化 ps[ t ]= np . exp ( ys [ t ])/ np . sum ( np . exp ( ys [ t ]), axis =0)#下一个词的概率 for b in range (0, B ): if ps [ t ][ targets [ t , b ], b ]>0: loss += -np . log ( ps[t][targets[t,b],b])给这段代码加上详细注释

def train(inputs, targets, hprev):
    # inputs: 输入的序列
    # targets: 目标序列
    # hprev: 初始的隐藏状态

    # 初始化变量
    xs, hs, ys, ps = {}, {}, {}, {}
    hs[-1] = np.copy(hprev)
    loss = 0

    # 正向传播
    for t in range(len(inputs)):
        # 将输入序列进行 one-hot 编码
        xs[t] = np.zeros((M, B))
        for b in range(0, B):
            xs[t][:, b][inputs[t][b]] = 1

        # 计算隐藏状态和输出
        hs[t] = np.tanh(np.dot(Wxh, xs[t]) + np.dot(Whh, hs[t-1]) + bh)
        ys[t] = np.dot(Why, hs[t]) + by

        # 正则化输出得到下一个词的概率分布
        mx = np.max(ys[t], axis=0)
        ys[t] -= mx
        ps[t] = np.exp(ys[t]) / np.sum(np.exp(ys[t]), axis=0)

        # 计算损失
        for b in range(0, B):
            if ps[t][targets[t, b], b] > 0:
                loss += -np.log(ps[t][targets[t, b], b])

注释中详细介绍了该函数的输入和输出参数，以及函数的主要步骤。在主要步骤中，该函数通过循环遍历输入序列，将每个输入序列都进行 one-hot 编码，然后计算出隐藏状态和输出。接着，将输出进行正则化，得到下一个词的概率分布。最后，根据预测与目标之间的交叉熵损失，计算出总的损失。