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这位年轻的获奖者也由此进入罗马法国学院（French Academy in Rome）学习（1879年1月～1882年12月31日），他关于古希腊宗教建筑的毕业设计为他的学业生涯画上了完美的句号，并因此赢得了1885年的沙龙奖章。
作为安德雷的得力助手，拉卢在1890年（安德雷去世后）被高薪聘请，成为其继任者，并于1909年正式成为巴黎艺术美术学院的教授。作为理论家和实践家，拉卢成功地成为“美好时期”（20世纪最初数年，第一次世界大战结束后经济文化高速发展的时期）学院派最具有代表意义的领袖人物。他作为官方评审团成员参与了无数的比赛并主持了多个建筑和艺术方面的社团，如全法艺术家协会。 他一直亲自领导自己的工作室，直到1936年，将艺术的火把传递给了他的学生也是挚友夏尔·勒马尔斯基耶（Charles Lemaresquier）。
维克多·拉卢热衷于运用金属，但他谨慎的把其掩藏在经典的石质正门之后，如同其他同时期的建筑家 Henri Deglane、Albert Louvet和Albert-Félix-Théophile Thomas（Grand Palais的设计者）所作的一样。
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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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