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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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广东汉乐保留了原有中原音乐的特点，并与梅州大埔当地的民间音乐（如打八音、中军班音乐）等相融合，同时又吸纳了潮乐（如大锣鼓）的元素。
广东汉乐曲调婉转儒雅且古朴大方，有著较为完整的体系与艺术风格。从汉乐曲牌名称看，既有气派高贵的《将军令》、《北进宫》（北正宫）、《朝天子》等，也有典雅清秀，别具儒家风范的《出水莲》、《柳叶金》、《琵琶调》、《西厢词》等，还有紧贴大众生活的《迎宾客》、《百家春》、《卖杂货》、《嫁好郎》等。《出水莲》为广东汉乐的代表作，故现在的影视艺术舞台上也经常可以听到此作的表演节目。
* 和弦索：为丝竹乐形式，由头弦领奏，搭配月琴、琵琶、壳子弦、胖胡、三弦、笛子等乐器。
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