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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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本站开通运营时，英文名称因汉语拼音和英文混用（JINAN RAILWAY STATION BEI）引发争议，之后调整为“JINAN RAILWAY STATION NORTH”。

济南站北站为地下两层的13米岛式车站。站点南侧建地下通道与济南站北广场相连，通道里安装人行自动步道，但截至2022年2月济南站北广场尚未启用，旅客无法直接抵达火车站，需换乘公交绕至济南站南出入口进站乘车，同时列车广播也会提醒乘客去济泺路站换乘公交。

2022年1月29日，C出入口正式开放。

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麒麟座βA (β Mon A) 是一个Be壳层星，质量大约为太阳的7倍，光度2,700倍太阳。

麒麟座βB (β Mon B) 是一个Be星，质量大约为太阳的6.2倍，光度1,500倍太阳。

麒麟座βC (β Mon C) 是一个Be星，质量大约为太阳的6倍，光度1,250倍太阳。该星在1988年的散斑成像观测到是个双星，但是在后来的红外线观测中未被证实。

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