심층 설명 학습 모듈 은 변형 된 딥 러닝 기술 로서 심층 신경망 이 설명 가능 한 특징 들 을 학습 하 도록 할 수 있 다 . 은닉 계층 의 노드 가 의미 있 는 속성 을 나타내 도록 학습 할 수 있 으며 , 예 를 들 어 팔 과 다리 의 이미지 를 구분 하 는 모델 을 학습 한다면 , 각 은닉 노드 가 손톱 이나 발톱 모양 , 손가락 이나 발가락 모양 , 손바닥 이나 발바닥 의 위치 등 을 나타내 도록 학습 해서 모델 이 어떤 이미지 를 손 이 라고 판단 했 을 때 활성 화 된 은닉 노드 를 통해 판단 의 근거 를 알 수 있 다 . 이러 한 판단 의 근거 는 예 를 들 어 RNN ( 순환 신경망 , Recurrent Neural Network ) 등 의 자연어 생성 모델 을 통해 언어 적 으로 나타낼 수 도 있 다 . RNN 은 딥 러닝 의 모델 이 며 인공 신경망 의 한 종류 로서 , 시계열 데이터 와 같이 시간 의 흐름 에 따라 변화 하 는 데이터 를 학습 하 기 위한 것 으로서 , 입력 조절 벡터 와 망각 벡터 그리고 출력 조절 벡터 를 이용 하 여 입력 과 출력 데이터 를 얻 는다 . 입력 조절 벡터 에서 는 입력 신호 가 활성 화 함수 와 의 연결 계층 을 거친 후 에 값 을 받아들이 며 망각 벡터 는 과거 입력 의 일부 를 현재 입력 에 반영 하 는 역할 을 한다 . 그리고 출력 조절 벡터 는 과거 의 값 과 수정 된 입력 값 을 고려 하 여 활성 화 함수 를 이용 해 값 을 받아들인다 . 그리고 그 최종 결과 는 다시 입력 으로 되돌아가 게 된다 . 이러 한 순환 신경망 은 문서 감정 을 분류 하 거나 필기체 를 인식 하 는데 주로 활용 되 며 , 음성 인식 , 시계열 예측 이나 파형 생성 을 할 때 에 도 주로 활용 될 수 있 다 . 이 는 입력 데이터 가 순서 가 없 는 고정 된 모양 이 어도 적절 할 순서 에 따라 처리 할 수 있 기 때문 이 다 .