双向循环神经网络(BiRNN)

双向RNN，即可以从过去的时间点获取记忆，又可以从未来的时间点获取信息 至于网络单元到底是标准的RNN还是GRU或者是LSTM是没有关系的，都可以使用。         双向循环神经网络（BRNN）的基本思想是提出每一个训练序列向前和向后分别是两个循环神经网络（RNN），而且这两个都连接着一个输出层。这个结构提供给输出层输入序列中每一个点的完整的过去和未来的上下文信息。下图展示的是一个沿着时间展开

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