【动手学深度学习pytorch】学习笔记 9.4. 双向循环神经网络

9.4. 双向循环神经网络 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentation (d2l.ai)

9.4.1. 隐马尔可夫模型中的动态规划¶

这一小节是用来说明动态规划问题的， 具体的技术细节对于理解深度学习模型并不重要， 但它有助于我们思考为什么要使用深度学习， 以及为什么要选择特定的架构。

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如果觉得阅读难度大，先绕过去这一节。对NLP感兴趣的必须认真阅读，HMM是NLP中很重要的内容。

9.4.2. 双向模型

 

 

双向层的使用在实践中非常少，并且仅仅应用于部分场合。

双向循环神经网络的计算速度非常慢。