الشبكات العصبية المتكررة ثنائية الاتجاه (Bidirectional RNN) هي امتداد لـ RNN التقليدية، حيث تتم معالجة تسلسل البيانات مرتين: مرة في الاتجاه الأمامي (من البداية إلى النهاية) ومرة في الاتجاه العكسي (من النهاية إلى البداية). هذا يتيح للنموذج الاستفادة من المعلومات السابقة واللاحقة في نفس الوقت، مما يحسن فهم السياق الكلي للتسلسل. تُستخدم هذه الشبكات بكثرة في معالجة اللغة الطبيعية مثل الترجمة الآلية والتعرف على الكلام، لأنها تسمح للنموذج بتوقع الكلمة أو الحالة بالاعتماد ليس فقط على الكلمات السابقة، بل أيضًا على ما يأتي بعدها في النص.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق