双向LSTM输出形状

双向LSTM是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变种，它能够同时考虑前向和后向的上下文信息，用于处理序列数据。双向LSTM可以通过前向和后向两个方向上的LSTM层来捕捉序列中过去和未来的信息，从而更好地理解序列中的依赖关系和模式。

双向LSTM的输出形状通常是由序列长度和隐藏状态的维度决定的。假设输入序列的长度为T，隐藏状态的维度为H，则双向LSTM的输出形状为(T, 2H)。其中，2H表示前向和后向两个方向上隐藏状态的拼接。

应用场景：双向LSTM在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）和语音识别等领域有广泛的应用。在文本分类、情感分析、命名实体识别和语音识别等任务中，双向LSTM能够利用上下文信息提取语义特征，从而提高模型的准确性。

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