클라이언트 측 신경 컴포넌트 ( 610 ) 는 시각 적 특징 추출기 ( 620 ) 및 오디오 특징 추출기 ( 630 ) 를 포함 한다 . 시각 적 특징 추출기 ( 620 ) 는 이미지 데이터 ( 625 ) 를 수신 해서 시각 적 특징 텐서 ( 640 ) 를 생성 하 도록 구성 된다 . 시각 적 특징 추출기 ( 620 ) 는 이전 예시 예 를 들 어 , 도 2 및 도 5 를 참조 로 설명 된 바 와 같이 구성 될 수 있 다 . 시각 적 특징 추출기 ( 620 ) 는 예 를 들 어 , 도 5 에 도시 된 바 와 같 은 컨 볼루 션 신경망 및 / 또는 신경 자동 인코더 의 인코딩 부분 을 포함 할 수 있 다 . 후자 의 경우 , 인코딩 부분 은 , " 디 코딩 부분 에 의해 디 코딩 될 수 있 는 압축 된 "" 코드 "" 를 생성 하 도록 트레이닝 될 수 있 다 . 이 경우 ", 인코딩 및 디 코딩 부분 은 오리지널 이미지 데이터 ( 예 를 들 어 , 인코딩 부분 에 대한 입력 으로서 제공 된 ) 를 재 구성 된 이미지 데이터 ( 예 를 들 어 , 디 코딩 부분 에 의해 출력 된 ) 와 비교 함 으로써 트레이닝 될 수 있 고 , " 여기 서 사용 시 에 는 압축 된 "" 코드 "" 로부터 시각 적 특징 텐서 ( 640 ) 를 생성 하 는데 인코딩 부분 만 이 사용 된다 . 특정 한 경우 에 ", 시각 적 특징 인코더 ( 620 ) 의 제 1 스테이지 의 출력 ( 예 를 들 어 , 컨 볼루 션 신경망 또는 자동 인코더 의 출력 ) 은 추가 의 리 커런트 신경망 ( LSTM ( Long Short - Term Memory ) 또는 GRU ( Gated Recurrent Unit ) ) 에 입력 되 어서 , 시간 경과 에 따라 이 출력 을 통합 한다 . 이 들 경우 에 , 리 커런트 신경망 의 하나 이상 의 출력 및 / 또는 리 커런트 신경망 의 히든 상태 는 시각 적 특징 텐서 ( 620 ) 로서 간주 될 수 있 다 .