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神经调节 (Neuromodulation)是一种神经传导过程。在此过程中，一个特定神经元使用一个或多个神经传导物质来控制一系列神经元。被一小群神经元覆盖住的神经调解质会在神经系统中大范围得被释放出来，进而影响到许多的神经元。在中枢神经系统中，主要的神经调节质包括多巴胺、血清素、乙醯胆碱、组织胺、去甲基肾上腺素。此定义与传统Neurotransmission过程相反。传统突触传导描述神经传导过程为一个突触前神经元直接影响另一个突触后神经元。

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孙秀在吴国宗室中名声较高，同时又拥兵在外，吴末帝孙皓对他一直有所防备。建衡二年（270年，晋泰始六年）秋九月，孙皓派遣何定带领五千人到夏口狩猎鹿群三千只。同时在这一年，吴国宗室的孙奉、孙奋都被孙皓处死。因此孙秀听说何定带兵前来的消息，担心孙皓有所图谋，想要借此加害自己，于是乘夜带同妻室及亲兵数百人投奔晋国。孙秀到晋国后，受到晋武帝的厚待，将其加封为骠骑将军，开府仪同三司，领交州牧，封会稽公，借此向吴人宣示晋国的怀柔政策。几个月后，孙秀的旧部何崇便率领五千人来归降。另一方面，吴主孙皓得知孙秀叛投晋国的消息后大怒，下令将孙秀的姓氏改为“厉”。

咸宁六年（280年，吴天纪四年），西晋灭掉东吴，孙秀身在西晋，群臣们听到孙皓投降后都为此欢呼，唯独他向著南方哭说：“昔年讨逆将军年仅弱冠之时，以一个校尉的身分创业成功，如今后主把整个江南抛弃了，宗庙、山陵都将成为废墟。悠悠苍天，此何人哉！”朝廷称赞他不忘祖国的行为。不久后，孙秀被降为伏波将军，但仍保留开府。然而也因为他的身份特殊，中原世族们都看不起他，不愿意做他的掾属，孙秀就只得向寒门人士招手，其中就将出身于江东庶族的陶侃召入府中任舍人。最终孙秀于永宁年间（301年－302年）逝世，死后追赠为骠骑将军、开府。

晋武帝曾将自己的表妹蒯夫人许配给他，蒯夫人生性好妒，曾因为妒忌辱骂孙秀为“貉子”，孙秀听后心中大为不平，于是从此与蒯夫人分居。蒯夫人因而后悔自责，并向表兄晋武帝求救。恰好时遇上武帝大赦天下，群臣都入朝觐见。群臣朝见完毕都退下了，武帝请孙秀单独留下，并从容说道：「我赦免天下人，不知道蒯夫人可不可以也被赦免呢？」孙秀听后就脱帽向武帝谢罪，回家后与蒯夫人从此和好如初。

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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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