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敕撰和歌集是日本平安时代至室町时代期间，天皇或太上天皇下敕命编辑的和歌集。由《古今和歌集》（延喜五年（905年）起编撰）开始，至《新续古今和歌集》（永享十一年（1439年）编撰）为止，共534年间编成21部敕撰和歌集，总称二十一代集。由南朝所编纂的《新叶和歌集》则称为「准敕撰和歌集」。
二十一代集按编辑时期，又可再分为「三代集」、「八代集」和「十三代集」。三代集包括第一部《古今和歌集》至第三部《拾遗和歌集》；八代集包括第一部《古今和歌集》至第八部《新古今和歌集》（三代集和八代集的首三部是重复的）；十三代集包括第九部《新敕撰和歌集》至第二十一部《新续古今和歌集》。
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日斯卡罗（Giscaro，ʒiskaʁo；Giscarò）是法国热尔省的一个市镇，属于欧什区。
（P625）面积P2046，位于法国奥克西塔尼大区热尔省，该省份为法国西南部内陆省份，北起顺时针与洛特-加龙省、塔恩-加龙省、上加龙省、上比利牛斯省、大西洋比利牛斯省和朗德省接壤。
与接壤的市镇（或旧市镇、城区）包括：P47。
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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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