- 双向RNN使用的场景：有些情况下，当前的输出不只依赖于之前的序列元素，还可能依赖之后的序列元素； 比如做完形填空，机器翻译等应用。
- Tensorflow 中实现双向RNN 的API是：bidirectional_dynamic_rnn； 其本质主要是做了两次reverse：
- 第一次reverse:将输入序列进行reverse,然后送入dynamic_rnn做一次运算.
- 第二次reverse:将上面dynamic_rnn返回的outputs进行reverse,保证正向和反向输出的time是对上的.
【双向RNN】的理解
本文深入探讨了双向循环神经网络（Bi-RNN）的工作原理及应用场景，特别是在完形填空和机器翻译等任务中的优势。通过两次reverse操作，Bi-RNN能够有效利用序列中的前后文信息。
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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型
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