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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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今出川实种（8月1日），是江户时代中后期的公卿；也是藤原北家清华家的今出川家当主。

今出川实种在宝历四年（1754年）出生，是父母西园寺公晃及今出川氏（今出川伊季女）的第三子。宝历十年（1760年）从西园寺家入继今出川家，次年（1761年）叙从五位上，后在明和三年（1766年）升叙从三位，位列公卿。经任权中纳言、踏歌节会外弁后，在安永四年（1775年）就任权大纳言。

宽政十年（1798年）任内大臣，翌年（1799年）辞职，到享和元年（1801年）逝世，享年46岁。

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关于模糊测试更早的想法可以追溯到1983年前。Steve Capps于当时开发了一个叫做The Monkey的Macintosh程序以测试Mac程序，并曾被用于发现MacPaint的程序错误。

另一个早期的模糊测试工具是crashme，于1991年发布。其主要功能是让Unix以及类Unix系统去执行随机机器指令以测试这些系统的健壮性。

模糊测试通常被用于黑盒测试。其回报率通常比较高。当然，模糊测试只是相当于对系统的行为做了一个随机采样，所以在许多情况下通过了模糊测试只是说明软件可以处理异常以避免崩溃，而不能说明该软件的行为完全正确。这表明模糊测试更多是一种对整体质量的保证，并不能替代全面的测试或者形式化方法。作为一种粗略的可靠性度量方法，模糊测试可以提示程序哪些部件需要特殊的注意。对于这些部件可以进一步使用代码审计，静态分析以及代码重写。

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