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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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《彼得原理》（Peter Principle）是管理学家劳伦斯·彼得在1969年出版的一本同名书，里面提出的“彼得原理”是指：在组织或企业的等级制度中，人会因其某种特质或特殊技能，令他被擢升到不能胜任的高阶职位，最终变成组织的障碍物（冗员）及负资产。

《彼得原理》解释了人力资源中的级际竞争，原理中带有黑色幽默，但是也是很现实的。

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温哥华美术馆（Vancouver Art Gallery；Galerie d'art de Vancouver）位于加拿大卑诗省温哥华，是加拿大第四大、西部最大的美术馆。本馆拥有约1万件永久收藏品，当中包括Emily Carr和七人画派的作品。

温哥华美术馆的原址位于佐治西街1145号，于1931年3月动工。以本地商人亨利·史东为首的一众艺术爱好者为项目筹集13万元，当中4万元用作兴建大楼，而大楼所在的土地则由温市政府捐赠。为了扩建美术馆以展出艾密利·卡尔在1945年临终前遗赠予卑诗省政府的157件作品，卡尔的生前好友Lawren Harris协助筹得30万元经费，而温市政府亦提供相同金额的款项；扩建工程于1951年完成。

随著Provincial Court of British Columbia于1979年迁进位于洛逊广场的新大楼，旧法院大楼也于1981年至1983年间改建成温哥华美术馆的新馆。耗资2千万元改建的大楼拥有ft2的展览空间，并于1983年10月正式对外开放。旧法院大楼于1906年落成，由Francis Rattenbury设计，被温哥华市政府列为甲级历史建筑。

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