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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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福溪（False Creek）是加拿大卑诗省温哥华市内一个小内湾，分隔著市中心和温市其它地区。福溪的东端是科学世界的所在，西端则注入英吉利湾。现时共有三条天桥横跨福溪，由西至东分别为布勒桥、加兰护街桥和甘比桥。

福溪一带原为沼泽低地，潮涨时更差不多于现卡路街处与布勒内湾相连。欧洲人抵达温哥华前，于此带聚居的原住民正是沿这条路径于两个海湾之间穿梭。

由英国皇家海军船长乔治·理察斯所率领的船只于1859年驶至此处。他本以为可从此内湾驶往布勒内湾，但因船只无法通行而将此内湾命名为「False Creek」，意为“错误的溪流”。

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