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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的双向循环神经网络。六个独特的权值在每一个时步被重复的利用，六个权值分别对应：输入到向前和向后隐含层（w1, w3），隐含层到隐含层自己（w2, w5），向前和向后隐含层到输出层（w4, w6）。值得注意的是：向前和向后隐含层之间没有信息流，这保证了展开图是非循环的。每一个输出都是综合考虑两个方向获得的结果再输出

 

 

（4）对于整个双向循环神经网络（BRNN）的计算过程如下：

向前推算（Forward pass）：

对于双向循环神经网络（BRNN）的隐含层，向前推算跟单向的循环神经网络（RNN）一样，除了输入序列对于两个隐含层是相反方向的，输出层直到两个隐含层处理完所有的全部输入序列才更新：

向后推算（Backward pass）：

双向循环神经网络（BRNN）的向后推算与标准的循环神经网络（RNN）通过时间反向传播相似，除了所有的输出层

 

 

 

 

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