이때 , 머신 러닝 부 ( 140 ) 의 인공지능 모델 은 복수 개 의 층 과 각 층 을 구성 하 는 복수 개 의 노드 로 이루어진 그래프 구조 의 인공 신경망 을 포함 할 수 있 고 , 상기 복수 개 의 층 은 하나 이상 의 입력 층 , 하나 이상 의 은닉 층 및 하나 이상 의 출력 층 을 포함 할 수 있 다 . 입력 층 은 인공 신경망 의 층 구조 에서 분석 / 학습 하 고자 하 는 데이터 를 입력 받 는 층 을 의미 하 고 , 출력 층 은 인공 신경망 의 층 구조 에서 결과 값 이 출력 되 는 층 을 의미 한다 . 은닉 층 은 인공 신경망 의 층 구조 에서 입력 층 과 출력 층 을 제외 한 모든 층 을 의미 한다 . 인공 신경망 은 뉴런 의 연속 된 층 으로 구성 되 어 있 으며 , 각 층 의 뉴런 은 다음 층 의 뉴런 에 연결 되 어 있 다 . 은닉 층 없이 입력 층 과 출력 층 을 바로 연결 하 면 각 입력 이 다른 입력 에 상관없이 독립 적 으로 출력 에 기여 하 여 정확 한 결과 를 얻 기 어렵 다 . 실제로 는 입력 데이터 가 상호 의존 적 이 고 서로 결합 되 어 복잡 한 구조 로 출력 에 영향 을 미치 므로 , 은닉 층 을 추가 하 여 은닉 층 의 뉴런 이 최종 출력 에 영향 을 미치 는 입력 간 의 미묘 한 상호 작용 을 잡아내 게 된다 .