双向LSTM网络结构图

### 双向LSTM网络架构

双向LSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）是一种特殊的RNN变体，它能够同时处理序列中的前后依赖关系。这种设计使得模型可以更好地捕捉时间序列数据中的复杂模式。

在标准的单向LSTM中，信息仅沿一个方向流动——从前到后；而在双向LSTM里，则引入了反向传播路径，允许网络不仅考虑过去的输入也考虑到未来的上下文[^1]。这意味着对于给定的时间步t，正向层会基于之前的所有时刻的信息来计算隐藏状态h_t→，而逆向层则依据后续所有时刻的数据得出另一个隐藏状态h←_t。最终这两个方向上的输出会被拼接在一起形成完整的表示形式\[ h_t = [h_t→; h←_t]\][^2]。

以下是Python代码片段用于构建一个简单的Bi-LSTM模型：

import torch.nn as nn

class BiLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(BiLSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        
        # Define the Bidirectional LSTM layer
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, bidirectional=True)

        # Fully connected layer to map from hidden state space to label space
        self.fc = nn.Linear(hidden_size * 2, output_size)  

    def forward(self, x):
        # Initialize hidden states (forward & backward)
        h0 = torch.zeros(self.num_layers*2, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) 
        c0 = torch.zeros(self.num_layers*2, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        
        # Forward propagate through LSTM layers
        lstm_out, _ = self.lstm(x, (h0,c0)) 

        # Pass the concatenated outputs of both directions into fully connected layer
        fc_output = self.fc(lstm_out[:, -1, :])  
        
        return fc_output

此段代码定义了一个PyTorch类`BiLSTM`, 它接受四个参数：输入维度大小(`input_size`)、隐含单元数量(`hidden_size`)、层数(`num_layers`)以及输出类别数(`output_size`). `nn.LSTM()`函数创建了一个带有双向标志设置为True的标准LSTM模块，从而实现了双向往复读取特征的功能.

虽然这里没有提供具体的图形展示，但是上述描述已经解释了双向LSTM的工作原理及其如何通过编码器部分实现对整个序列的理解。为了更直观地理解这一过程，读者可以在网上搜索“bidirectional LSTM architecture diagram”，这通常能找到很多有助于视觉化的图表资源[^3].