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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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集成视场摄谱仪（Integral Field Spectrograph）是安装了积分视场单元（Integral Field Unit, IFU）的摄谱仪，可同时进行成像和摄谱。主要应用在天文学、生物医学、Earth observation（遥感）等领域，用来获得高空间分辨率的光谱。
随着大口径高分辨率望远镜的发展，我们越来越需要获得一个扩展源在不同位置的光谱，或成团的点源各自的光谱。之前获取这种光谱的方法是Long-slit spectroscopy，即光沿垂直于狭缝的方向色散。在需要摄谱的位置设置狭缝，即可获得多点的光谱，但狭缝的设置在沿狭缝方向上不能重叠。
这种方法速度较慢，且摄谱效率低。而集成视场摄谱仪可以实现在二维焦面任意位置同时观测多点的光谱。
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* 临济宗。百丈怀海门下黄蘗希运禅师住持黄蘗寺（在今江西宜丰县）初露端倪，临济义玄从希运学法33年之后往镇州（今河北正定）滹沱河畔建临济院创立。临济宗传至石霜楚圆(986－1039) 门下，又分出黄龙派、杨岐派。
* 黄龙派。慧南创立。因其住黄龙山（在今江西九江市修水县黄龙乡）而得名。
* 杨岐派。方会创立，因住杨岐山（治所在今江西萍乡上栗县）而得名。后由大慧宗杲光大，传授话头禅法，大行于世。
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