双向循环神经网络 双向循环神经网络英語 Bidirectional recurrent neural networksBRNN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