في هذا البحث، نقترح طبقة تلافيف مستوحاة من خوارزميات التدفق البصري لتعلم تمثيلات الحركة. طبقتنا لتدفق التمثيل هي طبقة قابلة للتفاضل بشكل كامل مصممة لالتقاط "التدفق" لأي قناة تمثيلية داخل شبكة عصبية تلافيفية لتمييز الأفعال. يتم تعلم معلماتها لمراحل تحسين التدفق التكرارية مع باقي معلمات نموذج الشبكة العصبية التلافيفية بطريقة شاملة ومتصلة، مما يحقق أداءً أعلى في تمييز الأفعال. بالإضافة إلى ذلك، نقدم مفهومًا جديدًا لتعلم تمثيلات "تدفق التدفق" من خلال تراكيب عدة طبقات تدفق تمثيلي. أجرينا تقييمات تجريبية واسعة النطاق، أكدت على فوائدها مقارنة بـ النماذج السابقة للاعتراف بالأفعال التي تستند إلى التدفقات البصرية التقليدية من حيث السرعة الحسابية والأداء. الرمز/النماذج متاحة هنا: https://piergiaj.github.io/rep-flow-site/