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双向LSTM(Long Short-Term Memory)是一种类似于RNN(循环神经网络)的深度学习模型,能够处理和预测序列数据。它不同于普通的RNN,双向LSTM能够同时利用序列中之前和之后的信息来进行预测。这使得它在处理诸如语音识别、机器翻译等序列数据上更加有效。