前面我們有提到雙向循環神經網路，這裡再來補充一下它的相關應用及優缺點~

雙向循環神經網路的應用

1. 情緒分析 : BRNN透過分析上下文，可對特定句子情緒進行分類。
2. 命名實體辨別 : BRNN透過考慮上下文，可用來辨別句子中的實體。
3. 詞性標註 : 可使用BRNN將片語中的單字分類成對應的詞性 (名詞、動詞、形容詞等)。
4. 機器翻譯 : BRNN可用於機器翻譯的編碼器-解碼器模型，透過解碼器創建目標句子，然後在兩個方向上分析來源句子並捕獲其上下文。
5. 語音辨識 : 當輸入語音訊號經過雙向處理以擷取情境訊息時，BRNN可用於語音辨識。

雙向循環神經網路優點

• 來自過去和未來的上下文 : 憑藉向前、向後兩個方向的處理順序輸入能力，可以徹底掌握序列完整的上下文。
• 提高準確性 : 因為BRNN會考慮歷史數據和即將到來的數據。
• 有效處理可變長度序列 : 相較於傳統RNN更能處理好可變長度序列。
• 對雜訊和不相關資訊的抵抗力 : 因為前向和後向路徑都提供支援網路預測的有效資訊。
• 處理順序依賴性的能力 : BRNN可以捕獲序列片段之間的長期鏈結。

雙向循環神經網路缺點

• 計算複雜度 : 由於需要向前、向後分析，所以會增加計算量，也會增加計算費用。
• 訓練時間長 : 為使許多參數能夠最佳化，會使用龐大的資料集來訓練，就會耗費很多時間。
• 並行化困難 : 由於需要向前、向後兩方向進行順序處哩，BRNN的平行化具有挑戰性。
• 過度擬合 : 因為包含許多參數，可能會導致模型過於複雜，很容易有過度擬合的現象發生。
• 可解釋性 : 由於需要向前、向後兩方向進行順序處理，所以很難解釋模型當前再做甚麼以及它如何產生預測。