الإشارة الراديوية ذات التشكيل الطبقي — تخيل عدة تدفقات معلومات مستقلة متراكبة فوق بعضها — تشبه الطبقة الثقافية لمدينة قديمة. كل مستوى يحمل قصته الخاصة، لكن مع مرور الوقت، وتحت تأثير التشويش والتحريفات، تختلط في فوضى عارمة. الخوارزميات التقليدية لفك التشكيل تضيع في هذا الخليط، عاجزة عن فصل الطبقات. الطريقة الجديدة TSDN (شبكة تحليل الإشارة القائمة على التحويل) تعمل كشبكة عصبية-عالمة آثار. حيلتها الأساسية هي الانتقال إلى الفضاء اللوغاريتمي، حيث يتحول ضرب الطبقات إلى جمع: إذا كانت الإشارة الناتجة S هي حاصل ضرب الطبقتين A و B (S = A × B)، فإن log(S) = log(A) + log(B). هذا يسمح بتحويل مشكلة الفصل غير الخطية إلى مشكلة خطية. ثم يقوم المحوّل الهندسي القابل للتدريب، بتحليل الخصائص الإحصائية والبنائية، بترتيب الطبقات بالترتيب الصحيح، كما لو كان يعيد بناء التسلسل الزمني للحفريات.

دقة التعرف تتجاوز 93%، حتى عندما تنخفض قوة الإشارة إلى ما دون مستوى الضوضاء — أي أن المعلومات المفيدة تغرق حرفيًا في التقلبات العشوائية. علاوة على ذلك، تستطيع الشبكة تحديد توليفات تشكيل لم تواجهها أبدًا أثناء التدريب — وهذا مظهر من مظاهر ما يسمى بالقدرة على التعميم. التشبيه: كما لو أن عالم آثار تعرف على حضارة منقرضة من بضع شظايا فخارية، دون أن يكون لديه أي بيانات مسبقة عنها.