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保守傍流（ほしゅぼうりゅう）为日本政治术语，是日本自由民主党中若干派系的统称，与保守本流相对。
自由民主党由原自由党和原民主党于1955年合并而成，史称保守合同，但内部派系仍然纷繁。其中原民主党的人马组成保守傍流。与原自由党人马组成的保守本流（宏池会、平成研究会）相对。这一词语见于保守本流各派系和媒体上。
政策上，保守傍流主张修宪、重整军备、基于自我努力的社会保障体系等。
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美洲潜鸭（学名：Aythya americana），是一种产于北美的中等大小雁鸭科潜鸭属鸟类，冬天会向南迁徙到中美洲。与美洲潜鸭最亲近的物种是红头潜鸭，帆背潜鸭是二者的姊妹群。美洲潜鸭的繁殖地包括北美洲的广泛区域，北至加拿大北部，南至加勒比海。 他们偏好的繁殖地包括不列颠哥伦比亚省、阿尔伯塔省、萨斯喀彻温省、马尼托巴省、南达科他州和北达科他州的山地，以及安大略省、魁北克省和美国南部的一些小地方。越冬地区包括美国南部的非繁殖地，并延伸到墨西哥、危地马拉、古巴和巴哈马。红头潜鸭的繁殖地和越冬地均为湿地环境。
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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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