双向GRU

双向GRU（Bidirectional GRU）是一种改进的循环神经网络（RNN）结构，它在处理序列数据时具有更好的性能。与传统的RNN不同，双向GRU同时考虑了序列中的前向和后向信息，从而能够捕捉到更丰富的上下文特征。这种结构通过将两个独立的GRU层堆叠在一起实现，一个用于处理正向序列，另一个用于处理反向序列。在每个时间步，双向GRU都会结合这两个方向的信息来生成隐藏状态。这使得双向GRU在许多任务中，如自然语言处理、语音识别和机器翻译等，都能取得更好的性能。总之，双向GRU是一种强大的深度学习模型，能够在处理序列数据时充分利用前后文信息，提高预测准确性。