একটি অবিচ্ছিন্ন সময় পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিটিআরএনএন) ইনকামিং স্পাইক ট্রেনের নিউরনের উপর প্রভাবগুলি মডেল করতে সাধারণ ডিফারেনশিয়াল সমীকরণের একটি সিস্টেম ব্যবহার করে।

সিটিআরএনএনগুলি বিবর্তনীয় রোবোটিকগুলিতে প্রয়োগ করা হয়েছে যেখানে এটি দৃষ্টি, সহযোগিতা, এবং ন্যূনতম জ্ঞানীয় আচরণের জন্য ব্যবহার করা হয়েছে ৷

মনে রাখবেন, শ্যানন স্যাম্পলিং উপপাদ্য দ্বারা, পৃথক সময় পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অবিচ্ছিন্ন সময় পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক হিসাবে দেখা যায় যেখানে ডিফারেনশিয়াল সমীকরণগুলি সমতুল্য পার্থক্য সমীকরণে রূপান্তরিত হয়েছে। এই রূপান্তরটি পোস্ট-সিনাপটিক নোড অ্যাক্টিভেশন ফাংশন formula_3 এর পরে লো-পাস ফিল্টার করা হয়েছে তবে নমুনা দেওয়ার আগে ঘটেছিল বলে মনে করা যেতে পারে।

ক্রমাগত টাইম
অ্যাপ্লিকেশন
স্বতন্ত্র আরএনএন (ইন্ডআরএনএন)
এলএসটিএম