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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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形状记忆合金是一种能够记忆原有形状的智能材料。当合金在低于相变态温度下，受到一有限度的塑性变形后，可由加热的方式使其恢复到变形前的原始形状，这种特殊的现象称为形状记忆效应（Shape Memory Effect，简称SME）。而当合金在高于相变态温度下，施以一应力使其受到有限度的塑性变形（非线性弹性变形）后，可利用直接释放应力的方式使其恢复到变形前的原始形状，此种特殊的现象又称为拟弹性（Pseudo Elasticity，简称PE）或超弹性（Super Elasticity）。形状记忆合金所拥有的这两种独特性质是在普通金属或合金材料上无法发现的。
最早关于形状记忆效应的报道是由Chang及Read等人在1952年作出的。他们观察到Au-Cd合金中相变的可逆性。后来在Cu-Zn合金中也发现了同样的现象，但当时并未引起人们的广泛注意。直到1962年，Buehler及其合作者在等原子比的TiNi合金中观察到具有宏观形状变化的记忆效应，才引起了材料科学界与工业界的重视。到70年代初，CuZn、CuZnAl、CuAlNi等合金中也发现了与马氏体相变有关的形状记忆效应。几十年来，有关形状记忆合金的研究已逐渐成为国际相变会议和材料会议的重要议题，并为此召开了多次专题讨论会，不断丰富和完善了马氏体相变理论。在理论研究不断深入的同时，形状记忆合金的应用研究也取得了长足进步，其应用范围涉及机械、电子、化工、航太、能源和医疗等许多领域。
形状记忆合金的记忆效应可以分为下列三种：
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