该文综述神经常微分方程（Neural ODE）：以神经网络参数化隐藏状态导数，用微分方程求解器计算输出，具有内存恒定、自适应评估及精度与速度权衡等优点；可构建连续正则化流并按最大似然训练，支持端到端可扩展反向传播。研究还将其应用于连续时间序列网络、不规则采样时间序列分析、生成式问题与动力系统，并探讨形式化可达性分析、潜在空间动力学、梯度与动量的联系及与残差网络的离散化关系。