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然而奥林匹斯神和克托尼俄斯两类并不是非此即彼的，一些奥林匹斯神如赫耳墨斯和宙斯在一些地方也接受地神的祭品和什一税。荣耀的英雄赫拉克勒斯和阿斯克勒庇俄斯视地点不同，同时被崇拜为神或是克托尼俄斯英雄。

此外，一些仪式很难在这两类间被划分。比如人们通常在交叉路口用小狗祭祀赫卡忒，这肯定不是一种奥林匹斯祭祀，但同样也不同于通常对珀耳塞福涅或其他克托尼俄斯的献祭。不过因为她在地下世界所起的作用，赫卡忒一般还是被划分为地神。

在卡德摩斯播种龙齿所生出来的地生人中，也有一人名叫克托尼俄斯。

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白颈鸢（学名：Leptodon forbesi）是一种在南美洲出现的猛禽，在巴西北部繁殖。

白颈鸢体长50厘米，成鸟头部灰色，后颈为白色，上半身黑色，下半身则为白色。灰色而平阔的尾巴。与在巴西南部繁殖的灰头鸢相当相似，并一度被看成是其亚种。

因观察纪录相当稀少，而且有关其饮食及繁殖的资料均缺乏，此外在有其纪录的地方，包括阿拉戈斯州海岸及伯南布哥等均有大规模的森林开伐，因此目前在IUCN红色名录上被列作濒危物种。目前估计该物种的数目仅有250-999对左右。

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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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