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双向循环神经网络（ Bidirectional recurrent neural networks，BRNN）将两个方向相反的隐藏层连接到同一个输出。通过这种形式的生成式深度学习，输出层可以同时获得来自过去（后向）和未来（前向）状态的信息。双向循环神经网络由Schuster和Paliwal于1997发明，BRNN的出现增加了网络可用的输入信息量。由于要求固定形式的输入数据，多层感知器（MLP）和时间延迟神经网络（TDNN）并不灵活，而标准的循环神经网络（RNNs）具有“因果”结构，即当前的输出只能取决于当前和过去的信息，所以也具有一定的限制。相反，循环神经网络不要求其输入数据的形式，同时其输入数据可以包含未来的信息。

当需要考虑整个输入序列的信息时，双向循环神经网络尤其有用。例如，在手写识别任务中，可以通过考虑前后字母的信息增加对当前字母预测的表现。

双向神经网络的原理是将标准循环神经网络的神经元分成正时间方向（前向）和负时间方向（后向）。这两种状态的输出仅与同样方向状态的输入相连。循环神经网络和双向循环神经网络的一般结构如图所示。通过使用两个时间方向，双向循环神经网络可以使用当前、过去和未来时间下的输入信息，而不像标准的循环神经网络需要通过延迟来使用将来时间的信息。

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乔治·赛代斯（lang；George Cœdès，10月2日），是法国东方学家。过去被误译为乔治·戈岱司或乔治·柯代司。

乔治·赛代斯早年就读于巴黎文学院和高等研究学院，获文学学士学位。1911年到达河内法国远东学院学习，1914年取得法学博士学位。历任任曼谷暹罗国家图书馆馆长（1918年）、暹罗王家学院秘书长（1927年）、河内法国远东学院院长等职。1946年回法国任巴黎埃努里博物馆馆长，并被选为碑铭和文学科学院及海外科学院院士、不列颠科学学院通讯院士。1955年再度到泰国从事考古研究。

赛代斯在东南亚地区度过了三十余年，专门从事东南亚历史研究，享有很高的学术声誉，在碑铭学方面造诣尤高。他主持了许多重要的考古挖掘，释读和翻译了大量当地的碑铭和编年史，著述甚丰。他的重要著作有：《东南亚的印度化国家》（该书原名直译为《印度支那和印度尼西亚的印度化国家》）、《暹罗碑铭集》、《柬埔寨碑铭集》、《为了更好地了解吴哥》、《柬埔寨研究》、《曼谷国家博物馆考古文集》、《老挝西部文献集》、《印度支那半岛诸民族》等。

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吴杰庄曾在香港赛马会拥有个人名下马匹「翼羽龙驹」，亦是「青年联动」、「青春力量」的马主团体（青年人团体）经理及「原劲驹」、「友欢笑」的马主团体（沙田好友赛马团体）成员。

* 吴杰庄于2000年荣获香港十大数码杰出青年。

* 2006年，获亚洲华尔街日报选为 Global Enterpolis Award Finalist。

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