4_Making RNNs More Effective（提升RNN的效果）

一、Stacked RNN（多层RNN）

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM,Embedding,Dense

# 设置超参数
vocabulary = 10000   # 词典里面有10000个词汇
embedding_dim=32     # shape(x)=32，词向量x的维度为32
word_num = 500       # 每个电影评论有500个单词，如果超过500个单词，就会被截掉；如果不到500，就会补够。
state_dim =32        # shape(h) = 32，状态向量h的维度为32


# 开始搭建网络
model = Sequential()     # 建立Sequential()模型
# 往model里面加层,Embedding层，把词映射成向量
model.add(Embedding(vocabulary,embedding_dim,input_length=word_num))