用神经网络表示连续时间微分方程的模型。
Neural ODE 像把楼梯换成滑梯：不再数台阶，每一处的坡度说了算，一路连续滑到底。
适合时间序列和物理建模，过程连续但更费算。
Neural Network神经微分方程把网络层间变化改写为连续动态。
ResNet它常被看作 ResNet 走向无限层的连续版本。
Autodiff训练它需要对连续求解过程计算梯度。