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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