사용자 컴퓨팅 디바이스 ( 102 ) 는 하나 이상 의 시간 차이 모델 들 ( 120 ) 을 저장 또는 포함 할 수 있 다 . 예 를 들 면 , 시간 차 모델 ( 120 ) 은 신경 네트워크 들 ( 예 : 딥 신경 네트워크 ) 과 같 은 다양 한 기계 학습 모델 들 또는 다른 다중 레이어 비선형 모델 일 수 있 거나 또는 이 와 달리 이 들 을 포함 할 수 있 다 . 신경 네트워크 는 순환 신경 네트워크 ( 예 : 장 단기 메모리 순환 신경 네트워크 들 ) , 피드 - 포워드 신경 네트워크 들 ( feed - forward neural networks ) 또는 다른 형태 의 신경 네트워크 들 을 포함 할 수 있 다 . 대안 적 으로 또는 추가 적 으로 , 시간 차 모델 ( 120 ) 은 다른 형태 의 기계 학습 모델 을 포함 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 시간 차 모델 ( 120 ) 은 선형 모델 을 포함 하 는 하나 이상 의 제한 된 볼츠만 머신 ( Restricted Boltzmann Machines ) , 랜덤 결정 포레스트 ( Random Decision Forests ) , 또는 기타 모델 을 포함 할 수 있 다 . 예 시 적 시간 차 모델 들 ( 120 ) 및 그 트레이닝 방법 들 은 도 2 내지 도 6 을 참조 하 여 논의 된다 .