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这种树在当地有很多名字,包括guapuruvu、guapiruvu、bacurubu、ficheira(“筹码树”)、faveira(“蚕豆树”)、pau-de-vintem(“小钱木”)、pau-de-tamanco(“木屐树”)、umbela(“伞树”)和parica等等。1825年,巴西殖民地植物学家韦洛佐首次描述了本种,原学名为Cassia parahyba。其种小名可能是指巴西东南部的帕雷巴河。
成树的树干通常笔直,高达40米,80厘米宽,只在接近顶部的地方分枝。除了落叶留下的疤痕外,树皮光滑,呈灰绿色。叶为二回羽状复叶,长1米以上,叶轴为绿色,总叶轴拥有30-50个羽状小叶轴对生,每小叶轴各有小叶40-60片,小叶长2-3厘米;复叶聚生在树枝的末端,在旱季完全脱落。harri由于小树通常单干不分枝,加上超过2米长的二回羽状复叶,可能被误认为是蕨类或棕榈树。
在南半球,花期在每年10月至12月间,在叶子脱落后,会开出大量直径约3.5厘米、富含花蜜的亮黄色花。在巴西东南部,采蜜的蜂种有Centris labrosa、Centris varia、额木蜂(Xylocopa frontalis)和切叶蜂属(Megachille)sazima。果实在四月至六月间成熟。每个果实是一个扁平蝌蚪状的豆荚,大约10厘米长,里面只有单独一枚扁平椭圆形、光滑的棕色种子。harri
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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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