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奥特马·希茨费尔德，德国人，乃世界知名的足球教练，曾先后带领多特蒙德和拜仁慕尼黑赢得欧洲联赛冠军杯。
1960年代希茨费尔德出身于地区联赛的小球队，1971年加盟瑞士球队巴塞尔，夺得1972年及1973年的瑞士联赛冠军，1973年以18球成为神射手。1972年恢复业余球员身份代表西德出战慕尼黑奥运足球项目。1975年转投当时处于德乙的斯图加特，曾在其中一场比赛射入六球，至今仍是一项纪录，两年后斯图加特获升德甲。逗留在史特加三年后，希茨费尔德重回瑞士，先后效力卢加诺（FC Lugano）及卢森（FC Luzern），1983年34岁的希斯菲特正式退出球员生涯。
在教练生涯中，希斯菲特主要是在一些小型球会执教。后来他带领多特蒙德赢得了1997年欧洲联赛冠军杯，自此崭露头角。其后他执掌拜仁慕尼黑，更为人所熟悉。他不但几乎年年都取得联赛冠军，更在2001年欧洲联赛冠军杯时，在一度落后下追平，最后互射十二码取得该届冠军。
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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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