一、独热编码
    把数字索引对应为一个向量：
    例如:字母“a”本来对应数字索引1，则变成变量是[0,1,0…..0],长度是字典vocab的长度

    二、梯度裁剪
    对于长度为T的序列，我们在迭代中计算这T个时间步上的梯度， 将会在反向传播过程中产生长度为O(T)的矩阵乘法链。 如 4.8节所述， 当T较大时，它可能导致数值不稳定， 例如可能导致梯度爆炸或梯度消失。 因此，循环神经网络模型往往需要额外的方式来支持稳定训练。
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    利用这种方式来裁剪，保证g的范围

    三、具体步骤：
    1，初始化模型参数
    2，构建循环神经网络模型
    3，预测结果（结果不会好，因为还没训练）
    4，梯度剪裁
    5，训练得到最终模型（并再次预测）