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克洛维二世,法兰克王国墨洛温王朝的国王(639年1月19日-657年10月31日在位)。法兰克国王达戈贝尔特一世、奥斯特拉西亚国王西吉贝尔特三世的弟弟。
639年,其父达格贝尔特一世逝世,其兄西吉贝尔特三世早于634年独立统治奥斯特拉西亚王国,两岁的克洛维二世因此继承了剩下的纽斯特里亚和勃艮第王国,由母亲Nanthild摄政直至642年她逝世为止。当时克洛维二世只得5岁,所以王权被权贵操控。
克洛维二世娶了宫相Erchinoald的盎格鲁-撒克逊人奴仆Balthild(其后封为圣人,称圣巴蒂尔德)给克洛维二世为妻子,而尔奇诺尔德亦因此获得皇室千的恩宠。
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母脑外观为在透明容器里的,有一颗眼珠的大脑,大脑上部分有接受讯号用的针刺,下半部则有许多管线连著底座。而在《超级银河战士》下半部多了身躯。
母脑最早出现在《银河战士》中,并于《超级银河战士》中再次登场。而后在《银河战士 零点任务》中重新出现。在《银河战士Prime 3》中,银河联邦建造了名为“极光”的生物力学超级电脑。
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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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