딥 러닝 구조 는 인공 신경망 ( ANN ) 을 포함 할 수 있 으며 , 예 를 들 어 딥 러닝 구조 는 CNN ( convolutional neural network ) , RNN ( recurrent neural network ) , DBN ( deep belief network ) 등 심층 신경망 ( DNN ) 으로 구성 될 수 있 다 . 본 실시 예 에 따른 딥 러닝 구조 는 공지 된 다양 한 구조 를 이용 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 본 발명 에 따른 딥 러닝 구조 는 CNN , RNN , DBN 등 을 포함 할 수 있 다 . RNN 은 , 자연어 처리 등 에 많이 이용 되 고 있 으며 , 시간 의 흐름 에 따라 변하 는 시계열 데이터 ( time - series data ) 처리 에 효과 적 인 구조 로 매 순간 마다 레이어 를 쌓 아 올려 인공 신경망 구조 를 구성 할 수 있 다 . DBN 은 딥 러닝 기법 인 RBM ( restricted boltzman machine ) 을 다층 으로 쌓 아 구성 되 는 딥 러닝 구조 를 포함 할 수 있 다 . RBM 학습 을 반복 하 여 , 일정 수 의 레이어 가 되 면 해당 개수 의 레이어 를 가지 는 DBN 을 구성 할 수 있 다 . CNN 은 사람 이 물체 를 인식 할 때 물체 의 기본 적 인 특징 들 을 추출 되 는 다음 뇌 속 에서 복잡 한 계산 을 거쳐 그 결과 를 기반 으로 물체 를 인식 한다는 가정 을 기반 으로 만들 어 진 사람 의 뇌 기능 을 모사 한 모델 을 포함 할 수 있 다 .