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莫尔顿环形山(Moulton)是月球背面南半球一侧，形成于酒海纪时期的一座古陨石坑。它是薛定谔月谷的北终点，西面是彼得罗夫环形山、东北为普里斯特利环形山、东南毗邻西科斯基环形山，向北则与钱柏林环形山相连，二者共同的边缘上有一个相通的裂口。
该座已磨损的环形山其外侧边缘并不十分圆整，西侧和东北壁较直，北侧壁则与张伯伦环形山共享，附靠在东侧外壁上的是卫星陨石坑"莫尔顿H环形山"。莫尔顿环形山内部地表已被改动，但反照率并不比被熔岩淹没的张伯伦环形山内部低，在莫尔顿环形山内部或边缘上没有较注目的陨石坑。
按惯例，通过在最靠近莫尔顿环形山的卫星陨坑中心点旁放置字母，以在月图上标示它们。
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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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