نقدم في الوقت الحقيقي آلية مراقبة حرف باستخدام بنية الشبكة العصبية جديدة تسمى المرحلة تعمل الشبكات العصبية. في هذا الهيكل شبكة, يتم احتساب الأوزان عبر وظيفة دوري والذي يستخدم المرحلة كمدخل. جنبا إلى جنب مع المرحلة, يأخذ نظامنا كما تحكم المستخدم إدخال, الحالة السابقة للحرف, هندسة المشهد, وتنتج تلقائيا الاقتراحات عالية الجودة التي تحقق عنصر تحكم المستخدم المطلوب. يتم تدريب الشبكة بالكامل بطريقة نهاية إلى نهاية على بيانات كبيرة مؤلفة من الحركة مثل المشي, جري, القفز, والحركات تسلق تركيبها في البيئات الافتراضية. وبالتالي يمكن أن نظامنا تنتج الاقتراحات تلقائيا حيث تتكيف مع شخصية لمختلف بيئات هندسية مثل المشي والركض على أرض وعرة, تسلق الصخور الكبيرة, القفز فوق العقبات, والرابض تحت سقوف منخفضة. هندسة الشبكات وتنتج نتائج ذات جودة أعلى من نماذج الانحدار السلاسل الزمنية مثل LSTMs كما أنها تتعامل بشكل واضح مع المتغير الكامنة للحركة فيما يتعلق المرحلة. مرة واحدة تدريب, نظامنا هو أيضا سريع للغاية وصغير, تتطلب ميلي ثانية فقط من وقت التنفيذ وعدد قليل من ميغابايت من الذاكرة, حتى عندما تدرب على غيغابايت من البيانات الحركة. عملنا هو الأنسب للسيطرة الشخصيات في المشاهد التفاعلية مثل ألعاب الكمبيوتر ونظم الواقع الافتراضي.