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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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拉丁非洲合众国是巴泰勒米·波冈达于1957年5月提出的国家构想，主要包含使用拉丁语族语言的中非国家。

联邦的构想中包含了安哥拉、刚果民主共和国、卢旺达、蒲隆地、刚果共和国、中非共和国、乍得以及喀麦隆、加蓬和赤道几内亚的法语地区。联邦构想在1959年3月29日巴泰勒米·波冈达去世后便式微。波冈达将该构想视作抵抗英语文化影响强烈的非洲南部。（南非及罗德西亚与尼亚萨兰联邦，今辛巴威、赞比亚和马拉维）

作家理查德·赖特对此国家构想持批判态度，称非洲拉丁合众国实质为天主教非洲，与坚持世俗主义的新教非洲（亦即英语南非）形成对比。赖特同时指出，该构想其实只是表达了少部分接受了西方教育的非洲人所秉持的理念，泛非主义才是非洲统一运动的理论基础。

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2003年，联合国教科文组织颁布《多语世界中的教育》（Education in a Multilingual World）文件，该份立场文件涉及语言和教育的关键问题，提供了指导纲要和原则，试图厘清语言与教育有关的政策。文件中提及：

* 联合国教科文组织支持以母语作为教学语言是因为可从老师与学习者熟悉的知识与经验上提高教学的效率。

* 母语教学是初等教育以及提升读写能力最不可或缺的部分，应该尽可能的扩充母语教学的阶段。

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