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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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* 日期不明：伊里布，清朝宗室，签署《中英南京条约》的中方代表之一。（1843年逝世）

* 日期不明：方东树，清代中期的文学家及思想家，师从桐城派古文名家姚鼐，亦为桐城派的重要人物。（1851年逝世）

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韦玉仪1969年毕业于香港大学，同年7月加入政务职系，并于1996年1月晋升为首长级甲级政务官。她曾于多个政府部门工作，包括前民政司署、前徙置事务处、前经济科、社会福利署、前铨敍科、前社会服务科、前政务科、前行政科、前衞生福利科、前区域市政总署及前政务总署。

* 副教育统筹司：1994年12月至1996年3月

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