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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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本分类群的其他可能名称有：Psittacimorphae (Huxley, 1867)和Passerimorphae (Sibley et al., 1988)，也许前者比较正确，因为后者包含了一些已经弃用的鸟目，这些鸟目跟鸣禽的关系密切。
反座子插入分析法提供较高的可信度，比较容易分辨同源性，因为反座子能够插入整个基因组的任一随机位置，而DNA的点突变仅在GCTA四个可能的选择中发生。在无亲缘关系的群体之间，运用反座子插入分析，可以降低假相似性误判的机会，使得随机巧合或趋同演化无所遁形。 但是，这项技术需要非常广泛的基因组数据：在2011年的论文中，检查了大约200,000个含反座子的基因座，以鉴定存在一些鸟类中、而非其他鸟类中的51个个别逆转录事件。征求参考文献
雀形目以鸣禽著称，而鹦鹉具有vocal learning的能力。 因此，声音学习和相对应的歌唱变体有可能出现在鹦雀鸟类祖先身上。
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“常规渠道”的谈判每天都在进行，关键角色由未经选举的公务员，如党鞭长的私人秘书扮演。他们决定如何使用每届议会的时间，在2010年大选之前，他们还决定了Select committee (United Kingdom)组成及其主席的人选。
在2002年，“Hansard Society”发表了一份名为《打通常规渠道》的报告，其结论是，如果该制度由其他立法机构使用的正式“事务委员会”取代，则下院将受益于更大的透明度。2006年，伦敦大学学院The Constitution Unit也提出类似建议。
2009年，在Parliamentary expenses scandal之后，成立了一个临时的改革下议院专责委员会，Wright Committee，以审议下议院改革的问题。报告的建议包括设立一个后座事务委员会和选举专责委员会的主席，这将从根本上改变常规渠道的工作方式。
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