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佩拉（英语：Pella; 希腊语：Πέλλα），古希腊马其顿王国的首都。地点位于今日希腊北部中马其顿大区的佩拉州，佩拉州位于中马其顿大区的西北部，是一座小镇。
佩拉由阿奇拉一世（前413年－前399年）建立，作为王国首都，以取代旧都埃格（现今希腊的维尔吉纳）。之后，它成为腓力二世及他的儿子亚历山大大帝的活动中心。前168年, 佩拉遭罗马人洗劫，国库被运返罗马。其后，该城市在一场地震中被摧毁，又在一片颓垣败瓦中重建。
位于希腊佩拉的古代马其顿贵族遗迹，其为砾镶嵌面的中庭。
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战后欧洲艺术的代表人物有马库斯·吕佩尔茨、佩尔·柯克比、格哈德·里希特和约瑟夫·博伊斯，他的晚期作品 "Palazzo Regale "于1992年被收购，另外还有60件作品。它们来自杜塞尔多夫的Günter Ulbricht的前私人收藏。
空间装置和艺术家的空间是艺术收藏的焦点之一，几年来一直在不断扩大（例如，艺术家马塞尔·布罗代尔的作品）。德国摄影的代表人物是贝恩德和希拉·贝歇尔，以及杜塞尔多夫摄影流派的其他代表。在新媒体、电影和视频作品领域，藏品仍在建立之中；到目前为止，它包括大约90件展品。
2005年，西蒙娜和海因茨·阿克曼斯的私人收藏，包括150件国际当代艺术作品被北莱茵-威斯特法伦州收购，此前，部分作品已于2002年至2005年在K21展出。阿克曼斯收藏的重点是20世纪80年代以来的艺术，具象雕塑、摄影作品、装置以及电影和录像作品。K21艺术家的房间展示了不断变化的国际当代艺术家的作品，如Tomás Saraceno、Pamela Rosenkranz或Ulla von Brandenburg。
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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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