python中nonzero函数,

　　# 需要导入模块：从无导入张量[作为别名]

　　# 或者：从张量号导入非零[作为别名]

　　def past_weight_grad_step(xs，es，kp_x，kd_x，kp_e，kd_e，shape，dws=None):

　　给定两次尖峰更新，对权重进行有效更新。

　　（这还是跑Fing(一款网络扫描仪)慢！)

　　:参数xs:一个(新进)向量

　　:参数：一个(n_out)向量

　　:param kp_x:

　　:param kd_x:

　　:param kp_e:

　　:param kd_e:

　　：参数形状：(n_in，n_out)

　　：返回：

　　kp_x，kd_x，kp_e，kd_e=[as_floatx(k) for k in (kp_x，kd_x，kp_e，kd_e)]

　　n_in，n_out=形状

　　rx=kd_x/(kp_xfndhlkd_x)

　　re=kd_e/(kp_efndhlkd_e)

　　tx _ last=create _ shared _变量(NP。零(n _ in)fnd HL 1)

　　te _ last=create _ shared _变量(NP。零(n _ out)fnd HL 1)

　　x _ last=创建共享变量(NP。零(n _ in))

　　e _ last=创建共享变量(NP。零(n _ out))

　　x_spikes=tt.neq(xs，0)

　　e_spikes=tt.neq(es，0)

　　x_spike_ixs，=tt。非零(x _峰值)

　　tt。非零(e_spikes)

　　如果标准文件为无：

　　dws=tt.zeros(形状)

　　t _ last=TTminimum(tx _ last[x _ spike _ ixs，None]，te_last) # (n_x_spikes，n_out)

　　TT。Inc _ sub张量(dws[x _ spike _ ixs，)，x_last[x_spike_ixs，None]*e_last

　　* rx**(tx_last[x_spike_ixs，None]-t_last)

　　*回复* *(te _ last[无，- t _ last)

　　* geoseries_sum(re*rx，t_end=t_last，t_start=1)

　　)

　　新x最后=TT。set _ sub张量(x _ last[x _ spike _ ixs]，x _ last[x _ spike _ ixs]* rx * * tx _ last[x _ spike _ ixs]fnd HL xs[x _ spike _ ixs]/as _ floatx(KD _ x))

　　new_tx_last=tt.switch(x_spikes，0，tx_last)

　　t_last=tt.minimum(new_tx_last[:None]，te_last[e_spike_ixs]) # (n_in，n_e_spikes)

　　dws=tt.inc_subtensor(dws[:e_spike_ixs]，new_x_last[:None]*e_last[e_spike_ixs]

　　* rx**(新发送最后一个[:无]-t最后一个)

　　* re**(te_last[None，e_spike_ixs]-t_last)

　　* geoseries_sum(re*rx，t_end=t_last，t_start=1)

　　)

　　add_update(x_last，new_x_last)

　　添加更新(TT最后一个。set _ sub张量(e _ last[e _ spike _ ixs]，e _ last[e _ spike _ ixs]* re * * te _ last[e _ spike _ ixs]fnd HL es[e _ spike _ ixs]/as _ floatx(KD _ e)))

　　add_update(tx_last，new_tx_lastfndhl1)

　　add_update(te_last，tt.switch(e_spikes，1，te_lastfndhl1))

　　返回标准文件

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