双向循环神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Network，BRNN）是循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNNs）的非因果性（non-causal）泛化。它通过将序列的前向和后向信息结合起来，能够对当前时刻的输出提供过去和未来的上下文信息。BRNN的核心优势在于其能够捕获序列数据中的长距离依赖关系，这对于许多序列分析任务来说非常重要，例如在DNA和蛋白质序列中，一个区域的结构和功能可能强烈依赖于位于该区域上游和下游的信息。
然而，BRNN面临梯度消失问题，即在使用梯度下降算法训练RNNs时，学习长期依赖关系变得非常困难。为了解决长距离依赖问题，提出了一种新的模型——分段记忆循环神经网络（Segmented-Memory Recurrent Neural Network，SM-RNN），并且发展了双向分段记忆循环神经网络（Bidirectional Segmented-Memory Recurrent Neural Network，BSMRNN）。通过在信息锁存问题上的性能测试，实验结果显示BSMRNN在处理长期依赖问题上优于BRNN。
传统的标准RNNs是因果的，意味着它们的输出在时间t不依赖于未来的输入。但现实中有不少序列数据，其输出依赖于过去和未来的输入。例如，DNA和蛋白质序列中的区域结构和功能可能同时依赖于该区域上游和下游的信息。这种问题促使研究者设计非因果架构，以便网络能够考虑到序列两端的信息。
Gianluca Pollastri等人开发了一种针对蛋白质二级结构（Protein Secondary Structure, PSS）预测的非因果架构——双向循环神经网络。该网络使用两个隐藏状态变量的链来存储序列上游和下游部分的上下文信息，并通过结合这两种上下文的隐藏表示来得到输出。
Bengio等人提供了理论和实验性的证据，表明如果使用梯度下降算法来训练RNNs，学习长期依赖关系是困难的。他们进一步指出了RNNs的实用目标是稳健的信息锁存，具体地说，他们证明了为了在实际应用中有效学习长期依赖关系，需要某种形式的记忆机制。
为了解决长距离依赖问题，该研究提出了SM-RNN，它是一种通过分段来增强记忆功能的新型网络。随后，研究者们将此概念扩展到BSMRNN中，从而在处理长期依赖问题时，使其性能优于BRNN。该研究的实验结果指出了在长距离依赖问题的处理上，BSMRNN相较于传统BRNN拥有显著的性能提升。
该研究工作强调了在序列学习领域中，如何通过改进网络的结构来更好地捕获和利用长距离的依赖关系，这在诸如语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域中具有重要的应用价值。通过这些改进，可以使神经网络在理解和生成序列数据时更加精准和高效，尤其是在处理那些对时间维度和历史信息敏感的任务中。
