双方向 RNN (Bidirectional RNN)

双方向RNN（Bidirectional RNN）とは、時系列データを順方向（過去から未来）と逆方向（未来から過去）の両方から処理し、それぞれの文脈を捉える手法です。通常のRNNが一方向からしか情報を得られないのに対し、双方向RNNは入力シーケンス全体を双方向から解析することで、より豊かな情報を抽出できます。

例えば自然言語処理において「彼は昨日、東京へ行った」という文章を解析する場合、通常のRNNは過去の情報のみを蓄積しますが、双方向RNNは文章の終わりから遡ることで、文全体の構成や意味をより正確に捉えることができます。このため、翻訳や文章解析など、前後関係が重要になるタスクで高い性能を発揮します。

G検定では、RNNの派生形として重要です。自然言語処理の分野で、なぜ単方向のRNNではなく双方向を用いるのかという「文脈の把握」という利点と、RNNの基本的な仕組みとのセットで理解しておくと良いでしょう。LSTMなどと組み合わせて使われることも一般的です。