本研究提出了一种基于序列自编码收发器的双向深度循环神经网络（BRNN），使用滑动窗口技术实现高效数据流估计。与之前的基于块的前馈神经网络（FFNN）自编码器相比，BRNN能显著降低误码率，增加传输距离。该研究为具有存储器的非线性信道的深度学习系统提供了新的设计。