Bidirectional Recurrent Neural Networks (Bi-RNNs)

Arquitectura de redes neuronales recurrentes diseñada para procesar secuencias de datos en ambas direcciones: hacia adelante y hacia atrás en el tiempo.
Permiten obtener un contexto completo al analizar cada elemento de la secuencia, tanto considerando la información previa como la futura.
Son especialmente útiles en tareas donde el contexto bidireccional mejora el entendimiento, como el procesamiento de lenguaje natural, etiquetado de secuencias, traducción automática y reconocimiento de voz.
Se componen de dos capas recurrentes independientes que trabajan en paralelo, una para procesar la secuencia hacia adelante y otra para hacerlo hacia atrás.
La información de ambas direcciones se combina posteriormente, proporcionando representaciones más completas y precisas.