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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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德意志民主共和国最高法院（Oberstes Gericht der DDR）是东德的最高司法机构，建立于1949年12月8日，后据两德统一条约解散。
早期德意志民主共和国最高法院坐落于柏林沙恩霍斯特大街6号的军事医学院大楼内，共有14名法官。1970年代后搬迁至 Littenstraße，现址为柏林地方法院所在地。
* 刑事诉讼：由共和国最高公诉人提起高重要度的刑事诉讼
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汤马士·华达士（Thomas Waters，2月5日），英国土木工程师和建筑师。他活跃于日本幕末，明治时代。
1842年，汤马士·华达士于爱尔兰奥法利郡伯尔出生，父亲是医生。他在20年代中期接受了一个委员会委托，为香港皇家造币厂设计建筑物，而结识英国商人托马斯·布雷克·格洛弗（Thomas Blake Glover）。汤马士·华达士于1864年抵达日本。1867年明治维新后，汤马士·华达士被明治政府委托于1868年在大阪建立日本帝国造币局。
他之后负责设计1872年被大火摧毁的银座区。他重建银座地区中央大道与一排三层楼高的乔治亚式建筑。该充满洋风的商圈被称为「银座砖瓦街」（Ginza Bricktown；银座炼瓦街），后来被视为一个日本现代和西化象征。一番町的英国驻日公使馆同样由他设计，1874年竣工。
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