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在战国时代，土佐国受长宗我部氏所统治。长宗我部元亲在位其间，曾一度统一四国。可惜后来在豊臣秀吉的攻击下，只剩下土佐国本身的领土，并在后来关原之战中战败，失去所有领地。最后，土佐国被封与战国名将山内一丰。

相比之下，土佐国不算富庶，在长宗我部氏管理期间，国内亦没有坚固的城堡作防。在关原之战后，才设立了以城堡作防的高知市，直到现在它依然是四国中的一个重镇。

在江户时代，土佐国由土佐藩管治。日本维新时期的名人坂本龙马小时候也出身于此。

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金庆焕（10月25日），浙江临海人，中国海洋地质、油气地质学家。

曾就读于浙江省回浦中学，1952年9月考入浙江大学土木系。后在苏联留学，获苏联地质学副博士学位。曾主持或参与一批重要地勘和科技报告，为油气远景评价和突破作出贡献。参与或主持了多部地质专著编写，为南海地质和大洋矿产资源研究作出贡献。曾获国家科技进步奖一等奖、二等奖各一次，李四光地质奖一次，地矿部、国土资源部、中科院科技成果一等奖各一次。1997年当选中国工程院院士。

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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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