본 개시 의 일 실시 예 에서 뉴 럴 네트워크 모델 은 오토 인코더 를 포함 할 수 도 있 다 . 오토 인코더 는 입력 데이터 와 유사 한 출력 데이터 를 출력 하 기 위한 인공 신경망 의 일종 일 수 있 다 . 오토 인코더 는 적어도 하나 의 히든 레이어 를 포함 할 수 있 으며 , 홀수 개 의 히든 레이어 가 입출력 레이어 사이 에 배치 될 수 있 다 . 각각 의 레이어 의 노드 의 수 는 입력 레이어 의 노드 의 수 에서 병목 레이어 ( 인코딩 ) 라는 중간 레이어 로 축소 되 었 다가 , 병목 레이어 에서 출력 레이어 ( 입력 레이어 와 대칭 ) 로 축소 와 대칭 되 어 확장 될 수 도 있 다 . 이 경우 , 차원 감소 레이어 와 차원 복원 레이어 의 노드 는 대칭 일 수 도 있 고 아닐 수 도 있 다 . 오토 인코더 는 비 선형 차원 감소 를 수행 할 수 있 다 . 입력 레 이 어 및 출력 레이어 의 수 는 입력 데이터 의 전처리 이후 에 남 은 센서 들 의 수 와 대응 될 수 있 다 . 오토 인코더 구조 에서 인코더 에 포함 된 히든 레이어 의 노드 의 수 는 입력 레이어 에서 멀 어 질수록 감소 하 는 구조 를 가질 수 있 다 . 병목 레이어 ( 인코더 와 디코더 사이 에 위치 하 는 가장 적 은 노드 를 가진 레이어 ) 의 노드 의 수 는 너무 작 은 경우 충분 한 양 의 정보 가 전달 되 지 않 을 수 있 으므로 , 특정 수 이상 ( 예 를 들 어 , 입력 레이어 의 절반 이상 등 ) 으로 유지 될 수 도 있 다 .