도 34 는 , 뉴 럴 네트워크 의 구조 의 일례 를 도시 하 는 모식도 다 . 학습 완료 모델 은 , 도 34 에 나타낸 바 와 같 은 뉴 럴 네트워크 를 사용 한 딥 러닝 법 에 의해 구축 된다 . 도 34 에 도시 하 는 뉴 럴 네트워크 는 , 입력 층 ( 301 ) 과 , 복수 의 ( 도시 한 예 에서 는 4 개 의 ) 은닉 층 ( 302 ) 과 출력 층 ( 303 ) 을 갖 고 있 다 . 정상 데이터 가 교사 데이터 로서 사용 되 는 경우 에 는 , 동작 제 어부 ( 75 ) 는 , 학습 완료 모델 을 구축 하 기 위해 , 정상 데이터 를 사용 하 여 뉴 럴 네트워크 를 구성 하 는 가중치 파라미터 를 조정 한다 . 보다 구체 적 으로 는 , 동작 제 어부 ( 75 ) 는 , 학습 용 으로 작성 된 , 웨이퍼 W 의 중심 의 , 센터 링 스테이지 ( 10 ) 의 축심 C 1 로부터 의 편심 량 및 편심 방향 을 적어도 포함 하 는 데이터 를 뉴 럴 네트워크 에 입력 하 였을 때 , 센터 링 스테이지 ( 10 ) 의 적절 한 회전 량 및 이 동량 에 대응 하 는 데이터 가 뉴 럴 네트워크 로부터 출력 되 도록 , 뉴 럴 네트워크 의 가중치 파라미터 를 조정 한다 . 초기 상대 위치 를 나타내 는 a , b , θ 를 산출 하 는 상술 한 실시 형태 에서 는 , 학습 완료 모델 을 구축 하 기 위해 뉴 럴 네트워크 에 입력 되 는 데이터 세트 는 , 학습 용 으로 작성 된 초기 상대 위치 를 나타내 는 a , b , θ 를 더 포함 해도 된다 .