딥 뉴 럴 네트워크 ( DNN : deep neural network , 심층 신경망 ) 는 입력 레이어 와 출력 레이어 외 에 복수 의 히든 레이어 를 포함 하 는 신경망 을 의미 할 수 있 다 . 딥 뉴 럴 네트워크 를 이용 하 면 데이터 의 잠재 적 인 구조 ( latent structures ) 를 파악 할 수 있 다 . 즉 , 사진 , 글 , 비디오 , 음성 , 음악 의 잠재 적 인 구조 ( 예 를 들 어 , 어떤 물체 가 사진 에 있 는지 , 글 의 내용 과 감정 이 무엇 인지 , 음성 의 내용 과 감정 이 무엇 인지 등 ) 를 파악 할 수 있 다 . 딥 뉴 럴 네트워크 는 컨 벌 루 셔 널 뉴 럴 네트워크 ( CNN : convolutional neural network ) , 리 커런트 뉴 럴 네트워크 ( RNN : recurrentneural network ) , 오토 인코더 ( auto encoder ) , GAN ( Generative Adversarial Networks ) , 제한 볼츠만 머신 ( RBM : restricted boltzmann machine ) , 심층 신뢰 네트워크 ( DBN : deep belief network ) , Q 네트워크 , U 네트워크 , 샴 네트워크 등 을 포함 할 수 있 다 . 전술 한 딥 뉴 럴 네트워크 의 기재 는 예시 일 뿐 이 며 본 개시 는 이 에 제한 되 지 않 는다 .