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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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2005年3月底,上庄坨村拆旧房子,村民在村北一处旧房后面发现一个已被封堵多年的旧大门,经抚宁县文史研究人员考证,大门及其后面的废墟是1938年日军占领该地后开办的长城煤矿。大门右侧墙上竖刻有“长城炭矿铁道株式会社长城矿务所”,大门后面是个面积上千平方米的废弃煤矿场区,仍留有多处日本风格建筑。
2005年,75岁的上庄坨村村民杨保功说,当年日军占领煤矿后雇村民开采,将质量好的煤从秦皇岛港运往日本。他回忆称,当时日本人对矿工有不成文规定:“入井三分险,事故不可免,如果有天灾,出事也不管。”当时常发生坍塌、透水事故,每次都死数十人,杨保功的姐夫就死于煤矿事故。日本人只要见到矿工休息就用鞭子或镐把殴打,有时用豆饼、花生渣代替工钱发给工人。发生矿井事故便将事故井口封死,用挖煤器具将幸存者打死灭口。杨保功说,因为矿工幸存者很少,矿山也被废弃,所以这段历史后来连当地人都已不知道了。
长城煤矿旧址已被列为秦皇岛市文物保护单位。
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星砂是一种Rotaliida(Rotaliida)星砂科的多种有孔虫原生生物的外壳。活体有孔虫的壳里充满着原生质。当有孔虫死后,这些由有机质组成的原生质会慢慢分解,残留下较为坚固强壮的壳会堆积起来。壳的几何形态令人联想起星星或太阳散发着光芒的形像,除了是生物学的研究对象,也具有独特的美学价值令一般民众欣赏喜爱。
有孔虫属于一种单细胞生物,是一个大型的分类:除却星砂科物种以外,已灭绝的䗴及货币虫均为有孔虫的代表物种。有孔虫于上新世(500〜160万年前)开始出现,而现时的星砂除了有现生有孔虫的壳,亦有可能掍入了数万年前的有孔虫化石。
有孔虫本身是海洋生物,但作为一种广泛分布的生物群,也有可能会在淡水或土壤中发现。这些星砂分布于温暖海洋,其外壳由碳酸钙构成,与由珊瑚的珊瑚礁一样,都是海洋中炭素循环的重要一员,其碳固定量可高达700g(800,000个体相当)/m2/年,仅次于造礁珊瑚上的石灰藻(红藻门的一种)。此外,作为一种大型有孔虫的星砂,会与矽藻或定鞭藻门等藻类共生,并透过这些共生藻进行光合作用。这在生态系统中为一次生产者提供住处,其生物残渣在生态有其重要价值。
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