为什么要使用双向RNN？ 单向RNN根据前面的信息推出后面，但只看前面的话可能还不够
例如，
我今天不舒服，所以打算____一天。
如果只是“不舒服”，可能会有“去医院”、“睡觉”、“请假”等打算，但加上之后的“一天”，可选择的范围变小，“去医院”就不能选择了
什么是双向LSTM？ 双向卷积神经网络的隐层必须保存两个值，a参与正向计算，a '参与反向计算。
最终输出值y为a和a ' :
也就是说，正向计算时，隐层的s_t与s_t-1有关； 对于反向计算，隐藏层的s_t与s_t 1相关。
在某些任务中，双向lstm优于单向lstm。