다른 실시 예 에서 , 의사 결정 이유 제시 모듈 은 , 인과관계 모델 로 형성 될 수 있 다 . 인과 과계 모델 은 딥 러닝 과 마르코 브 랜덤 필드 를 결합 하 는 형태 로 형성 될 수 있 다 . 먼저 학습 데이터 로부터 심층 마르코 브 랜덤 필드 모델 의 확률 분포 를 모델링 하 고 , 확률 변수 들 사이 의 조건부 독립성 을 나타내 는 마르코 브 랜덤 필드 의 구조 를 학습 한다 . 구조 가 학습 된 마르코 브 랜덤 필드 의 잠재 함수 를 심층 신경망 으로 추론 하 여 입력 변수 의 수 가 증가 함 에 따라 잠재 함수 에 필요 한 매개 변수 의 수 가 기하급수 적 으로 증가 하 는 문제 를 완화 하 고 , 변수 연관관 계 에 대한 제약 없이 복잡 한 연관 관계 를 학습 할 수 있 다 . 실시 예 에 따라 클래스 분류 문제 를 보조 태 스 크 인 속성 , 슈퍼 카테고리 와 같이 학습 한 후 , 출력 단계 에서 선형 결합 하 여 효과 적 인 표현 이 가능 하 도록 할 수 있 다 . 또한 인과관계 가 정확히 학습 되 었 는지 사람 이 확인 하 고 피드백 을 주 어 수정 할 수 있 도록 하 는 상호 작용 학습 알고리즘 을 포함 할 수 있 다 .