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色彩意象（英语：Color Image）,也就是色彩让人产生心理感觉和感情。色彩意象是配合心理层面，综合考量出色彩的不同属性的感觉，与色彩联想关联密切，但较重在抽象性的象征意义。人们对于色彩意象所用的形容词非常丰富，先从价值的判断开始，如美丑、喜恶等，进而逐渐表达感性的审美词汇。人们对于色彩意象的形容词，可透过美国学者奥斯古德（英语：Osgood，1916年─1991年）所创发的「语意差异分析法」（英语：Semantic Diffrential Techinique）,一般将之整理为「评价性意象」、「活动性意象」及「力量性意象」，包含一系列形容词和它们的反义词。

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根据西贡区议会资料，照镜环山旁边的新市镇调景岭最早可追溯的名称就是「照镜环山」或「照镜岭」，字面意思是海湾清澈宁静的海水。渔民过去称海湾为照镜环，山坡为照镜岭。另一种说法是，照镜岭的名字是指在田野里工作的客家妇女的传统头饰，它反射阳光，看起来像阳光下的镜子。

照镜环山山顶建有电视广播有限公司照镜环山电视转播站，服务将军澳一带地区。在山上可鸟瞰调景岭至坑口一带的景色。卫奕信径三段沿著照镜环山西边的山坡而建。东边的山坡建有将军澳华人永远坟场。

照镜环山与五桂山、魔鬼山等山峰，山势起伏有如大埔八仙岭，因此被合称为东九龙「小八仙」。

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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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