在序列学习中，我们以往假设的目标是： 在给定观测的情况下 （例如，在时间序列的上下文中或在语言模型的上下文中）， 对下一个输出进行建模。 虽然这是一个典型情景，但不是唯一的。 还可能发生什么其它的情况呢？ 我们考虑以下三个在文本序列中填空的任务。
我___。
我___饿了。
我___饿了，我可以吃半头猪。
根据可获得的信息量，我们可以用不同的词填空， 如"很高兴"（"happy"）、"不"（"not"）和"非常"（"very"）。 很明显，每个短语的"下文"传达了重要信息（如果有的话）， 而这些信息关乎到选择哪个词来填空， 所以无法利用这一点的序列模型将在相关任务上表现不佳。 例如，如果要做好命名实体识别 （例如，识别"Green"指的是"格林先生"还是绿色）， 不同长度的上下文范围重要性是相同的。 为了获得一些解决问题的灵感，让我们先迂回到概率图模型。
双向模型
如果我们希望在循环神经网络中拥有一种机制， 使之能够提供与隐马尔可夫模型类似的前瞻能力， 我们就需要修改循环神经网络的设计。 幸运的是，这在概念上很容易， 只需要增加一个"从最后一个词元开始从后向前运行"的循环神经网络， 而不是只有一个在前向模式下"从第一个词元开始运行"的循环神经网络。 双向循环神经网络（bidirectional RNNs） 添加了反向传递信息的隐藏层，以便更灵活地处理此类信息。 图9.4.2描述了具有单个隐藏层的双向循环神经网络的架构。
定义
将前向隐状态 和反向隐状态连接起来， 获得需要送入输出层的隐状态H
模型的计算代价及其应用
双向层的使用在实践中非常少，并且仅仅应用于部分场合。 例如，填充缺失的单词、词元注释（例如，用于命名实体识别） 以及作为序列处理流水线中的一个步骤对序列进行编码（例如，用于机器翻译）
总结
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在双向循环神经网络中，每个时间步的隐状态由当前时间步的前后数据同时决定。
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双向循环神经网络与概率图模型中的"前向-后向"算法具有相似性。
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双向循环神经网络主要用于序列编码和给定双向上下文的观测估计。
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由于梯度链更长，因此双向循环神经网络的训练代价非常高。
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双向层的使用在实践中非常少，并且仅仅应用于部分场合。 例如，填充缺失的单词、词元注释（例如，用于命名实体识别） 以及作为序列处理流水线中的一个步骤对序列进行编码（例如，用于机器翻译）