我們透過最具革新性且客製化的裝修結構，將兩片晶片合在一起。這種雙晶片的結構領先於現今業界的任何一種晶片。
Apple Event, March 8, 2022, Introduction to Apple M1 Ultra

不知道你是否記得，我們在圓圓圈圈圓圓～深度學習：循環神經網路 RNN、跟你我一樣選擇性記憶的神經網路？深度學習：長短期記憶 LSTM，以及每天成為更好的自己！神經網路也是！深度學習模型 GRU 等三篇文章中有提到，因為這兩種神經網路模型都是由前到後地對資料進行「學習」，且相對於簡單的機器學習模型，神經網路有記憶特性，因此可以考慮到上下文的關係（儘管不同種神經網路有其各自的缺陷）。然而，LSTM 同樣也繼承著循環神經網路的其中一個缺點，而 GRU 雖然運算速度比較快，但作為 RNN 的一員，也是在劫難逃，而這個缺點就是無法考慮「下上文」的關係。

什麼意思？

下上文的關係

想像一下，我們要理解一段文字中的某一個字時，不只需要了解這個字的上一個字，有時候也會需要知道這個字的下一個字是什麼，才能確定這個字所真正代表的意義。舉例來說，讓我們看看以下這張圖：

source: Bi-LSTM

在圖中，單從前面的said並沒有辦法確定Teddy是什麼意思，因為Teddy有可能是一個人名（美國前總統 Teddy Roosevelt），也有可能是一種玩具（泰迪熊），而要確認Teddy指的是什麼，就會需要Teddy後面的字。比如說在這裡的狀況，若後面是bear，那就是一種玩具；若後面是大寫名詞，那代表這裡的Teddy很有可能是人名。

不然就是，左到右 LSTM 今天所學到的句子是「魯夫出海時搭著」，而右到左 LSTM 所學的是「打倒了近海王者」，那麼對於一個模型來說，有了上下文的資訊，就能比較準確地預測在中間的字是什麼吧！而對於RNN體系的單向神經網路來說，以上這些任務的表現就比較差了。

也就是說，我們前三天所介紹的三種模型：RNN、LSTM、GRU，都沒有辦法有效地解決這個問題。這時機器學習學家就想

「那既然原來的LSTM是從左邊到右邊學習，那就再放另一條LSTM從右邊到左邊，就好啦！」

當然我把它變得超級白話啦！但真的原理就是這麼簡單。所謂的BiLSTM，就是把從左到右的LSTM，以及從右到左的LSTM合在一起，就這樣！不可能是什麼雙性戀的LSTM的吧，誰知道LSTM的自我認同是什麼呢？(X)

從圖中我們可以看到，每一個節點的輸出，都是左到右 LSTM 跟右到左 LSTM 所綜合的結果，這就是我們前面所說，單純將兩個方向的 LSTM 結合，其實就可以很有效地解決RNN體系無法理解「下上文」的缺陷。

問題與討論

所以 BiLSTM 通常也可以有效地解決各類的自然語言處理任務，像是文本分類、機器翻譯、實體辨識等等，除此之外，在聲音辨識中，BiLSTM也是可以佔有一席之地的喔！

不過熟悉我前面文章風格的都知道，接下來就要講不好的地方啦！俗話說：「有一好，沒兩好。」記得前面在講LSTM的時候，有提到因為在節點中加入了三個門閥（輸入閥、遺忘閥、輸出閥），所以不管是訓練時間還是運算資源，消耗量都相當可觀。那聰明的你可以想想看，兩條 LSTM 會怎麼樣呢？

沒錯，BiLSTM是個運算量更大、訓練時間更久的深度學習模型！你可能會想說，有LSTM就有BiLSTM，那有GRU，就會有BiGRU吧？是有BiGRU的，但通常大家都會直接轉向我們自然語言處理界的超大型巨人 BERT 了。也就是說，從明天開始，會花三篇的篇幅來，從注意機制（attention）開始，一路到transformer，接著到BERT的介紹，之後才會進入實作，還請大家一定要撐下去啊（其實是在對自己說）！

若大家沒事的話，也可以點進昨天的文章，不知道為什麼點閱率少得可憐啊！

➡️ 【NLP】Day 17: 每天成為更好的自己！神經網路也是！深度學習模型 GRU
➡️ 【NLP】Day 16: 跟你我一樣選擇性記憶的神經網路？深度學習：長短期記憶 LSTM
➡️ 【NLP】Day 15: 圓圓圈圈圓圓～深度學習：循環神經網路 RNN