Using this formulation of backprop, we can now talk about a new class of models, Neural ODEs. These are basically recurrent networks where the state, z, at time t is given by zt+dt​=zt​+f(zt​,W)dt, where w represents some set of fixed parameters. This can also be expressed as an ordinary differential equation (no partial derivatives): dtdz​=f(zt​,W).
En utilisant cette formulation de la rétropropagation, nous pouvons maintenant parler d’une nouvelle classe de modèles : les ODEs neuronales. Il s’agit essentiellement de réseaux récurrents où l’état, z, au moment t est donné par : tzt+dt​=zt​+f(zt​,W)dt, où w  représente un ensemble de paramètres fixes. Cela peut également être exprimé sous la forme d’une équation différentielle ordinaire (sans dérivée partielle) : dzdt=f(zt,W).