인공 지능 모델 은 , 복수 의 신경망 레이어 들 로 구성 될 수 있 다 . 복수 의 신경망 레이어 들 각각 은 복수 의 가중치 들 ( weight values ) 을 갖 고 있 으며 , 이전 ( previous ) 레이어 의 연산 결과 와 복수 의 가중치 들 간 의 연산 을 통해 신경망 연산 을 수행 한다 . 복수 의 신경망 레이어 들 이 갖 고 있 는 복수 의 가중치 들 은 인공 지능 모델 의 학습 결과 에 의해 최적 화 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 학습 과정 동안 인공 지능 모델 에서 획득 한 로스 ( loss ) 값 또는 코스트 ( cost ) 값 이 감소 또는 최소 화 되 도록 복수 의 가중치 들 이 갱신 될 수 있 다 . 인공 신경망 은 심층 신경망 ( DNN : Deep Neural Network ) 를 포함 할 수 있 으며 , 예 를 들 어 , CNN ( Convolutional Neural Network ) , DNN ( Deep Neural Network ) , RNN ( Recurrent Neural Network ) , RBM ( Restricted Boltzmann Machine ) , DBN ( Deep Belief Network ) , BRDNN ( Bidirectional Recurrent Deep Neural Network ) 또는 심층 Q - 네트워크 ( Deep Q - Networks ) 등 이 있 으나 , 전술 한 예 에 한정 되 지 않 는다 .