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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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浏览器对象模型(BOM)指的是由Web浏览器暴露的所有对象组成的表示模型。BOM与DOM不同，其既没有标准的实现，也没有严格的定义, 所以浏览器厂商可以自由地实现BOM。

作为显示文档的窗口, 浏览器程序将其视为对象的分层集合。当浏览器分析文档时, 它将创建一个对象的集合, 以定义文档, 并详细说明它应如何显示。浏览器创建的对象称为文档对象。它是浏览器使用的更大的对象集合的一部分。此浏览器对象集合统称为浏览器对象模型或BOM。

BOM层次结构的顶层是窗口对象, 它包含有关显示文档的窗口的信息。某些窗口对象本身就是描述文档和相关信息的对象。

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* 可以每秒30帧的帧率录制1080P全高清（Full HD）影片，或以每秒60帧的帧率录制720P高清（HD）影片，最长录制时间均为约29分59秒。

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