数据挖掘 - 具有 3 个隐藏层的 RNN 模型 - 吾爱随笔录

在一篇论文中，它提到：ANN、RNN 和 LSTM NN 被优化为包含三个隐藏层，每层有 1000 个隐藏单元。

我想在 Keras 中建模 RNN 模型。但是我的代码出错了！

我的代码：

model=Sequential()
model.add(SimpleRNN(1000,input_shape=(320,15),activation='relu'))
model.add(SimpleRNN(1000))
model.add(SimpleRNN(1000))
model.add(Dense(1600))

错误：

    ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-49-ff01ce62eb30> in <module>()
      1 model=Sequential()
      2 model.add(SimpleRNN(1000,input_shape=(320,15),activation='relu'))
----> 3 model.add(SimpleRNN(1000))
      4 model.add(SimpleRNN(1000))
      5 model.add(Dense(1600))
.....
....
...
..
.


ValueError: Input 0 is incompatible with layer simple_rnn_2: expected ndim=3, found ndim=2

如何为 RNN 模型编码，该模型经过优化以包含三个隐藏层，每层有 1000 个隐藏单元？

非常感谢