↑: [[G検定に関する知識]] - 系列を**前から後ろ**と**後ろから前**の2方向に読む2つのRNNを組み合わせた構造 - 未来の文脈も現在の予測に活用できる - 用途: 品詞タグ付け、固有表現抽出、機械翻訳エンコーダなど - 欠点: 系列全体が揃わないと処理できないため**リアルタイム処理には不向き** - cf. [[RNN]], [[LSTM]] - Schuster & Paliwal 1997。各時刻で両方向の隠れ状態を**連結または加算**して使う - パラメータ数は単方向の約**2倍**（順・逆で独立したパラメータ） - ストリーミング処理不可の理由：後ろ向きRNNは系列末尾から計算するため**系列全体が揃っている必要**がある。「後ろ向きの入力を前向きの出力で代替する」仕組みは存在しない ← ひっかけ - オンライン処理には単方向RNNやcausalなTransformerを用いる