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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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柳生宗章（永禄9年－庆长8年11月14日，1566年－1603年12月16日））、日本安土桃山时代的武将、剑豪。柳生宗严的四男、柳生严胜的弟、柳生宗矩的兄长。通称五郎右卫门。

文禄3年（1594年）弟弟宗矩接受徳川家康召唤而仕官、武者修行末期接受小早川秀秋延揽。关原之战时担任秀秋的近侍警护任务。之后小早川家遭到改易、接受中村一忠的执政家老横田村诠邀请，担任伯耆米子藩的客将。

然而，由于村诠的能力卓越，引来一忠的侧近安井清一郎、天野宗杷忌妒，阴谋除去村诠。庆长8年（1603年）11月14日，趁著城内举办庆事时，安井唆使一忠将村诠谋杀。这引起支持横田一族家臣的愤慨、宗章基于义愤及感念横田的恩义而加入反抗。但隣国堀尾吉晴派兵支援一忠进行镇压、宗章在杀死敌兵18名后，因为刀断而壮烈战死。

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息票（英语：coupon)，或称票息支付（英语：coupon payment)，原指旧时的债券票面的一部分，债券持有人可将之剪下，在债券付息日携至债券发行人处要求兑付当期利息。现在发行的债券多采用电子化形式，但票面利率（英语：coupon rate）仍被用来表示债券的利率，其可通过将每年支付的所有息票的总和相加，然后将该总额除以债券的面值来确定的。

例如：一个1000美元的债券，票面利率为7%，每年支付70美元（通常，这些利息支付将是半年一次的，这意味著投资者每年将收到两次35美元)；此外，由于债券可以在到期前进行交易，导致其市场价值波动，因此当前收益率通常会与债券的息票不同。例如，1000美元之债券的交易价格变为900美元，则当前收益率将升至7.8%（70美元÷900美元)；然而，票面利率不会改变，因为它是年度付款和面值的函数，两者都是恒定的。

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