以下这段代码的反向传播代码是啥 xs[t] = one_hot_encode_sequence(inputs[t:t+use_len], vocab_size).reshape(-1, 1) ats[t] = np.tanh(np.dot(U, xs[t]) + np.dot(W, ats[t-1]) + s1) bts[t] = np.tanh(np.dot(V, ats[t]) + np.dot(R, ats[t-1]) + np.dot(T, bts[t-1]) + s2) ots[t] = np.dot(Q, bts[t]) + s3 pts[t] = np.exp(ots[t]) / np.sum(np.exp(ots[t])) # 交叉熵计算loss函数 y_class = one_hot_encode_sequence(targets[t:t+use_len], vocab_size).reshape(-1, 1) loss += np.sum(y_class*(-np.log(ps[t]))) # softmax (cross-entropy loss)

以下是该代码段的反向传播代码：

dQ = np.zeros_like(Q)
ds3 = np.zeros_like(s3)
dT = np.zeros_like(T)
dR = np.zeros_like(R)
dV = np.zeros_like(V)
ds1 = np.zeros_like(s1)
dU = np.zeros_like(U)
dats_next = np.zeros_like(ats[0])
dbts_next = np.zeros_like(bts[0])
dats = np.zeros_like(ats)
dbts = np.zeros_like(bts)
dxs = np.zeros_like(xs)

for t in reversed(range(len(inputs))):
    dy = np.copy(pts[t])
    dy[targets[t]] -= 1 

    dQ += np.dot(dy, bts[t].T)
    ds3 += dy
    dbts[t] = np.dot(Q.T, dy) + dbts_next
    dV += np.dot(dbts[t], ats[t].T)
    dR += np.dot(dbts[t], ats[t-1].T)
    dT += np.dot(dbts[t], bts[t-1].T)
    ds2 = np.dot(V.T, dbts[t]) * (1 - np.square(bts[t]))
    dU += np.dot(ds2, xs[t].T)
    dats[t-1] = np.dot(W.T, ds2) + dats_next
    ds1 += np.dot(W.T, ds2)
    dxs[t] = np.dot(U.T, ds2)

    dats_next = ds1
    dbts_next = ds2

# 梯度修剪
for dparam in [dU, dV, dR, dT, dW, dQ]:
    np.clip(dparam, -5, 5, out=dparam)

其中，`dQ`、`ds3`、`dT`、`dR`、`dV`、`ds1`、`dU`、`dats_next`、`dbts_next`、`dats`、`dbts`、`dxs`分别表示相应参数的梯度，每个变量的维度与对应参数相同。该代码利用反向传播算法，从最后一个时间步开始，逐步计算每个时间步的梯度，并将它们累加到相应参数的梯度中。在计算过程中，利用了链式法则和梯度传递的思想。最后，使用梯度修剪来防止梯度爆炸。