Bidirectional Model (for comparison)

双向模型（Bidirectional Model）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，它同时考虑了过去和未来的信息。与单向模型（如LSTM或GRU）不同，双向模型在每个时间步都接收来自前一个时间步和后一个时间步的输入。这使得双向模型能够捕捉到更丰富的上下文信息，从而提高了在各种任务上的性能，如机器翻译、命名实体识别和情感分析等。然而，由于双向模型需要同时处理正向和反向的序列数据，其计算复杂度和参数数量通常会比单向模型更高。因此，在实际应用中，需要根据具体任务的需求和资源限制来选择合适的模型。