BLSTM with pooling layers

双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）是一种特殊的循环神经网络，它在处理序列数据时能够捕捉到过去和未来的信息。在Bi-LSTM的基础上，加入池化层可以进一步提取关键特征，降低模型的复杂度。池化层通常用于卷积神经网络（CNN）中，但在Bi-LSTM中也可以使用。通过将多个时间步的特征进行聚合，池化层可以有效地减少参数数量，提高模型的训练速度和泛化能力。此外，池化层还可以帮助模型更好地适应不同长度的输入序列。总之，Bi-LSTM与池化层的结合为处理序列数据提供了一种高效且强大的方法。