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（羽尾信号场2008年废止） - 姨舍站 - （桑之原信号场）

戸仓駅- 千曲站 - 屋代站 - 屋代高校前站

此外，北陆新干线的上田站到长野站间的铁路也通过千曲市。

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* 巫师（Wizard）：名字是雷杰 / 莱格『レジェ（Rejie / Leger）』，前期攻击弱，血量少，速度方面是劣势，到后期攻击会越来越强，通常攻击的魔法，距离敌人越近威力越高，接近战的攻击力在五人中最高。魔法水晶的威力也是最高的。通过法杖、戒指和护身符等各种魔法升级装备来提高攻击力和防御力。

* 牧师（Cleric）：名字是奥尔多 / 阿尔多『アルド（Arudo / Aldo）』，手握锤矛与怪物战斗，防御力是五人中最高的。升级速度最快，但是攻击力比战士略低，跳跃低，移动速度最慢。在多人游戏时，自己满血吃到紫色药水可以得到五千分，全体队友的血量会直接回复涨满。

* 精灵（Elf）：名字是拉贝乐 / 拉威尔『ラベル（Raberu / Ravel / Label）』，攻击距离最远，可以实现有利的远距离战斗，但攻击力与防御力最低。血比巫师多一点，升级最慢，达到最强的24级需要超过390万经验值。他的跳跃速度比战士和巫师都慢。通过获得更好的弓箭，提高射箭的速度和射程，而箭的升级增加了攻击强度。

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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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