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，指在任何工作室的档案、私人收藏或公共档案都没有保存的电影。
在20世纪，美国版权法要求每一部美国电影在版权登记的时间内至少拷贝一份存放在美国国会图书馆，但是没有要求国会图书馆要保留这些备份。美国无声电影中已丢失的电影比保留的电影要多，1927年至1950年美国有声电影可能有一半已经丢失。散失电影也可以指删除场景、未经编辑、替代版本的录像仍存在，但原有的部分已经遗失的电影。有些电影的备份被重新发现但是部分没有修复的电影被称为部分散失电影。如1922年版的《夏洛克·福尔摩斯》被重新发现，但有些镜头仍然遗失。
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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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