Чтобы ответить на ваш вопрос, давайте сначала разберем, что представляют собой различные типы нейронных сетей, исходя из признаков, используемых на входах и выходах сигналов.

• Рекуррентные нейронные сети (RNN) - это тип нейронных сетей, которые обрабатывают последовательные данные. Они имеют обратные связи, что позволяет им учитывать предыдущие состояния. Это делает их идеальными для задач, связанных с временными рядами, текстами и другими последовательностями.
• Аналоговые нейронные сети - это сети, которые используют аналоговые сигналы для передачи информации. В отличие от цифровых, они могут обрабатывать непрерывные значения, что делает их менее распространенными в современных вычислениях, но все же имеющими свое применение в некоторых областях.
• Бинарные нейронные сети - это сети, которые используют бинарные сигналы (0 и 1) на входах и выходах. Они могут быть полезны в задачах, где информация представлена в виде двоичных данных.
• Дискретные нейронные сети - это сети, которые обрабатывают дискретные значения, то есть данные, которые принимают конечное число значений. Это может быть полезно в задачах классификации, где классы четко определены.

Теперь, анализируя перечисленные типы нейронных сетей, можно сделать вывод, что все они имеют свои особенности в отношении сигналов на входах и выходах. Однако, если рассматривать "аналоговые" нейронные сети, то можно сказать, что в контексте современных нейронных сетей, работающих в основном с цифровыми данными, аналоговые сети не являются распространенными и в некотором смысле могут рассматриваться как несуществующий признак в рамках современных технологий.

Таким образом, ответ на ваш вопрос: аналоговые нейронные сети могут считаться тем признаком, который не существует в контексте современных реализаций нейронных сетей, так как большинство из них работают с цифровыми данными.