선형 투영과 비선형 함수
첫 투영 층은 입력 특징의 선형 결합을 학습한다. 각 투영값은 하나의 부분망으로 들어가 일변량 비선형 함수로 변환되며 부분망끼리는 연결하지 않는다.
가중합의 구성
마지막 결합 층은 각 부분망의 출력을 가중합한다. 이 구조로 입력의 어떤 선형 조합과 비선형 변환이 결과를 만드는지 구성 요소별로 살펴볼 수 있다.
학습과 해석의 범위
미니배치 기울기 학습과 정규화를 사용해 간결한 입력과 출력의 관계를 학습한다. 초기 연구는 모의 예제로 해석 가능한 특징 공학을 보였으며 모든 복잡한 실제 자료에서 같은 해석 성능을 보장한 것은 아니다.