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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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相关阅读：双向循环神经网络
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* 1925年（大正14年）11月16日 - 改称为嵯峨站前站（さがえきまええき）。
* 1942年（昭和17年）3月2日 - 由于路线继承，成为京福电气铁道的车站。
* 2007年（平成19年）3月19日 - 改称为岚电嵯峨站。
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重音Teto的文字设定是通过在提问中预测一个跟帖锚点编号作为答案的游戏方式决定出来，如下：
其中，最初的名字因为不会让任何人联想到Vocaloid，于是采纳突然有人提出的「重音」作为姓氏。重音Teto的配音员为小山乃舞世（Oyamano Mayo，Oyamano Buyo），此化名取自大山羡代（Ōyama Nobuyo），又名Yamanon（やまのん），当时她初中毕业放假，逛2ch时看到Teto从角色信息到造型都被完善到能以假乱真的程度，但唯独缺少最重要的歌声，于是她把自己压低嗓子录制后再变形处理的声音发出来，想着自己作为先例其他人会跟着展现声音，但后续没人参与。因为声音是加工处理过，小山乃更喜欢形容自己是声音的制作者而不是中之人或配音员。Teto的原画设计由「线」创作，当时也是未成年。对应Synthesizer V AI歌声库的造型由坂内若设计，坂内若因为不过于动画的画风符合逼真的歌声而被相中，服装上结合军装和偶像风格，配色上选择灰色对应最初造型中的黑色。
* SEGA与Crypton Future Media（下略作「Crypton」）会社合作的音乐游戏。在2011年10月11日系列的第二辑发行的『初音ミク -Project DIVA- 2nd』中，作为游戏的兼容角色，可以用DLC模组方式下载重音Teto在游戏中使用。在第四个项目符号『初音ミク -Project DIVA- F』中，于2012年11月6日发布DLC重音Teto模组。
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