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多洛雷斯·理查德·斯派克斯 （Dolores Margaret Richard Spikes，6月1日），是一名美国数学家，曾在1997年至2001年，担任马里兰大学东海岸分校的校长。
斯派克斯入学南方大学学习数学，并于1957年毕业，随后在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校攻读硕士学位。 1971年，她毕业于路易斯安娜州立大学，并获得数学博士学位，她也是第一名获得该学位的非裔美国人。斯派克斯是美国第一名女性大学校监，并随后成为美国大学系统的第一位女性校长。
2015年6月1日，斯派克斯去世，享年78岁。她嫁给赫蒙·斯派克斯，后者于2008年去世。他们的孩子朗达去世于2010年。
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台湾清治末期至日治初期，水坑地区为一街庄，称为「水坑庄」，隶属于竹北一堡。该庄北与石头坑庄、内立庄、打铁坑庄、下南片庄为邻，东与下横坑庄为邻，南边为中坑庄，西边为九芎林庄、上山庄。
1901年（日治明治三十四年）11月，全台废县厅改设二十厅，该庄隶属于新竹厅。1909年（明治四十二年）10月，合并二十厅为十二厅，该庄隶属不变。1920年（大正九年），废十二厅改设五州二厅，该庄改制为「水坑」大字，隶属于新竹州竹东郡芎林庄。
战后芎林庄改制为芎林乡，隶属于新竹县，大字亦改制为村。1950年桃、竹、苗分治，芎林乡隶属不变。
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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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