Bidirectional RNN：RNNを2つ組み合わせることで、未来から過去方向も含めて学習できるモデル。
RNN では、ある状態の中間層の出力値を次の状態に順伝播するネットワークである。これに対して、Bidirectional RNN は、中間層の出力を、未来への順伝播と過去への逆伝播の両方向に伝播するネットワークである。BRNN では、学習時に、過去と未来の情報の入力を必要とすることから、運用時も過去から未来までのすべての情報を入力してはじめて予測できるようになる。そのため、BRNN の応用範囲が限定される。例えば、DNA 塩基を k-mer ごとに区切れば、塩基配列解析に BRNN が使えるようになる。あるいは、1 文全体を入力して、文中にある誤字・脱字の検出などに応用されている。
