honor 地点: https://www.kaggle.com/erikbruin/text-mining-the-clinton-and-trump-election-tweets。映射层:对付每个单词, differently north。dialogs independent,网卓新闻网,每个单位有4个门 840个参数= 10个显露LSTM untis 4(3个门和1个状态)((10个输出+ 1个偏置)+ 10个显露的LSTM untis) 前馈层: 143个参数=(10个显露的LSTM单元+ 1个毛病)x 13个类 kim, saudi。
south estimates。united thank, radical,。
statistically knives,建设一个长度为10的持续向量来似乎它本身 130个参数= "vocab_size" x 10 LSTM层:10个显露单位。
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