أظهرت أحدث الرؤى في علم الأحياء أن الذكاء لا ينشأ فقط من الاتصالات بين الخلايا العصبية، بل إن الخلايا العصبية الفردية تتحمل مسؤولية حسابية أكبر مما كان متوقعًا سابقًا. ويجب أن تكون هذه الرؤية حاسمة في سياق البيئات المُعززة للتعلم التي تتغير باستمرار، ومع ذلك تظل الطرق الحالية تعتمد بشكل رئيسي على دوال تنشيط ثابتة. في هذه الدراسة، نُبرِّر لماذا تُعدّ الكسور (المنطقية) مناسبة لدوال تنشيط قابلة للتكيف، ونُبرز أهمية دمجها في الشبكات العصبية. مستوحاة من التكرار في الشبكات المتبقية (Residual Networks)، نستنتج شرطًا يجعل الوحدات الكسرية مغلقة تحت الاتصالات المتبقية، ونُصيغ نسخة طبيعية منتظمة: "الكثافة الكسرية المتكررة" (Recurrent-Rational). ونُظهر أن تزويدها بدوال تنشيط كسرية (متكررة أو غير متكررة) يُؤدي إلى تحسينات متسقة في ألعاب آتاري، خاصةً في تحويل الخوارزمية البسيطة DQN إلى منهج قوي، يُنافس خوارزميات مثل DDQN وRainbow.