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용어 노트 (6)
2026-04-15
컨볼루션 (Convolution)
이미지와 같은 격자형 데이터에서 패턴을 인식하는 핵심 연산으로, CNN의 기본 원리를 이루는 필터링 기법입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-14
그래디언트 소실 (Gradient Vanishing)
딥러닝에서 깊은 신경망을 학습시킬 때 기울기가 점점 작아져 학습이 어려워지는 문제입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-12
신경망(Neural Network)
인간의 뇌 구조를 모방해 만든 인공지능의 핵심 학습 구조를 알아봅니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-10
트랜스포머(Transformer)
ChatGPT와 같은 현대 AI의 핵심이 되는 신경망 아키텍처로, 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 혁신적인 성능을 달성했습니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-08
백프로퍼게이션 (Backpropagation)
신경망이 학습하는 핵심 원리인 백프로퍼게이션은 오차를 역방향으로 전파하여 가중치를 조정하는 알고리즘입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-01
어텐션 (Attention)
문장에서 중요한 단어에 '주의'를 두는 방식으로, 트랜스포머의 핵심 개념입니다.
메인에서 전문 보기 →