bidirectional RNN

双向循环神经网络（Bidirectional RNN）是一种深度学习模型，它能够同时处理序列数据的两个方向。与传统的RNN不同，双向RNN在处理每个时间步的数据时，不仅会考虑当前时间步之前的信息，还会考虑之后的信息。这意味着双向RNN能够更好地理解序列中的上下文信息，从而提高预测的准确性。例如，在自然语言处理任务中，双向RNN可以更好地理解句子中的语义和语法结构，从而更准确地生成或预测下一个词。此外，双向RNN还可以用于语音识别、机器翻译等多种任务中。总之，双向RNN是一种强大的序列数据处理工具，它在许多实际应用中都取得了显著的效果。