도 3 의 실시 예 에서 뉴 럴 네트워크 ( 11 ) 의 입력 레이어 ( 8 ) 는 6 개 의 입력 들 ( 12 . 1 내지 12 . 6 ) 을 포함 한다 . 표현 들 ( REP 1 , REP 2 및 REP 3 ) 및 보조 표현 들 ( AREP 1 , AREP 2 및 AREP 3 ) 각각 은 입력 들 ( 12 . 1 내지 12 . 6 ) 중 하나 에 공급 된다 . 입력 들 ( 12 . 1 내지 12 . 6 ) 각각 은 히든 노드 들 ( 13 . 1 내지 13 . 4 ) 각각 에 연결 된다 . 히든 노드 들 ( 13 . 1 내지 13 . 4 ) 각각 은 출력 들 ( 14 . 1 내지 14 . 3 ) 각각 에 연결 된다 . 출력 ( 14 . 1 ) 은 출력 값 ( OV 1 ) 을 제공 하 고 , 출력 ( 14 . 2 ) 은 출력 값 ( OV 2 ) 을 제공 하 며 출력 ( 14 . 3 ) 은 출력 값 ( OV 3 ) 을 제공 한다 . 설명 된 구조 는 트레이닝 된 다중 출력 모델 ( TM ) 인 선택 된 트레이닝 된 모듈 ( TM ) 에 의해 주 어 지 는데 , 이 는 그 트레이닝 된 다중 출력 모델 ( TM ) 이 복수 의 출력 들 ( 14 . 1 내지 14 . 3 ) 을 포함 하 기 때문 이 다 . 입력 들 ( 12 . 1 내지 12 . 6 ) 과 히든 노드 들 ( 13 . 1 내지 13 . 4 ) 사이 의 연결 들 에 대한 것 뿐 만 아니 라 히든 노드 들 ( 13 . 1 내지 13 . 4 ) 과 출력 들 ( 14 . 1 내지 14 . 3 ) 사이 의 연결 들 에 대한 파라미터 들 은 사전 동작 트레이닝 페이즈 동안 결정 되 었 다 .