Обучение нейронной сети с использованием данных из скользящего окна проходит следующим образом: 1

1. Временной ряд длиной L нарезается на части длины inputsize и outputsize. 1 В общей сложности существует (L – outputsize – inputsize) таких частей. 1 Здесь outputsize относится к длине выходного окна, а inputsize — длина входного окна, используемого в каждом фрагменте обучающей выборки. 1
2. Обучающий набор данных генерируется путём повторения описанного процесса, смещая окно на одно значение вперёд до тех пор, пока последняя точка входного окна не будет расположена в L – outputsize. 1

Также метод скользящего окна используется в сверточных нейронных сетях для работы с изображениями. 5 В этом случае скользящее окно (его ещё называют ядром) принимает во внимание группу пикселей и позволяет распознавать небольшие особенности, такие как «края» или «кривые». 5