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《大典尊经》（巴利文：Mahāgovinda Sutta），南传上座部佛教《巴利文大藏经》中的长部第十九部经。

经中讲述佛陀在王舍城灵鹫山时候，一位干达婆青年前往拜见佛陀。其告诉佛陀，帝释天为三十三天诸神讲述佛陀的八无等法。然后梵天常童子（Brahma Sanaṅkumāra）出现，为三十三天诸神讲述佛陀前生曾为婆罗门祭司典尊（Govinda）门下童子，名为焰鬘（Jotipāla），后继承典尊之位，得到大典尊（Mahāgovinda）的称号。大典尊想要见到梵天，就在雨季静处，修行悲禅定。梵天显身，指示其应出家修行，才能与梵天同住。干达婆问佛陀是否记得此事，佛陀说记得。但佛陀指出，这只是出于梵界的方法；而若证得涅槃，则要修行八正道。

该佛经在汉传佛教的《大正新修大藏经》对应经典为《长阿含经·典尊经》（第1部第30卷）、《大坚固婆罗门缘起经》（第1部第207卷）。

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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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