704 에서 , 컴퓨팅 시스템 은 제 1 상태 표현 및 제 2 상태 표현 을 시간 차 모델 에 입력 한다 . 일부 구 현예 에서 , 시간 차 모델 은 하나 이상 의 신경 네트워크 ( 예 를 들 어 , 딥 신경 네트워크 ) 또는 다른 기계 학습 모델 들 을 포함 한다 . 신경 네트워크 들 은 피드 포워드 신경 네트워크 들 , 컨 벌 루 션 신경 네트워크 , 순환 신경 네트워크 들 또는 다른 형태 의 신경 네트워크 들 을 포함 할 수 있 다 . 대안 적 으로 또는 추가 적 으로 , 시간 차 모델 은 다른 형태 의 기계 학습 모델 을 포함 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 시간 차 모델 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 .