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1911年出生于兵库县。从政前是企业家，1937年起经营海运公司三光汽船。
1949年起当选17届众议院议员。1968年任邮政大臣，1974年任三木内阁通商产业大臣，同年辞去三光汽船社长职务，但仍主管该公司经营。此后先后任自由民主党政调会长与经济企划厅长官，在政治活动中属三木武夫一派。1978年11月的自民党总裁预选中作为三木的继承者出选但落选，1980年继承三木派并任会长，改为河本派。1982年再次参选自民党总裁，败给中曾根康弘。1984年在第二次中曾根内阁任冲绳开发厅长官，兼任主管引导民间活力与负责对外贸易摩擦的无任所大臣。1985年因航运市场不景气，三光汽船破产而辞去大臣职务。在1989年自民党总裁选前曾意欲参选，但最终派系内部派出海部俊树参选。
1996年退出政坛，1997年辞去番町政策研究所会长职务。2001年去世，享年89岁。
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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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