🚩 Как расширить LSTM для двунаправленной обработки (Bidirectional LSTM)

В двунаправленной LSTM используются два отдельных блока:
➡️ один обрабатывает последовательность вперёд (от начала к концу),
➡️ второй — назад (от конца к началу).

На каждом шаге скрытые состояния обоих направлений объединяются (чаще всего конкатенацией) и формируют итоговое представление.

📌 Это даёт модели доступ к контексту из прошлого и будущего одновременно.

Пример:
➡️ в задачах NLP (классификация текста, распознавание именованных сущностей) двунаправленные LSTM показывают заметный прирост качества,
➡️ механизмы работы с памятью (гейты) остаются теми же, только потоки данных идут в двух направлениях.

🐸 Библиотека собеса по Data Science