행동 선택에서의 승자 독식
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승자 독식(WTA)은 신경망과 강화 학습에서 여러 경쟁하는 행동이나 가설 간의 갈등을 해결하기 위해 사용되는 경쟁 프로세스입니다. 이 방식에서는 가장 높은 활성 …
Neural Networks
Terms tagged with Neural Networks
시그모이드
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σ(z) = 1 / (1 + e^-z)로 정의되는 시그모이드 함수는 머신러닝에서 확률을 모델링하는 데 널리 사용됩니다. 이 함수는 입력값을 (0, 1) 범위로 …
패리티 학습
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패리티 학습은 머신러닝 이론에서 벤치마킹 문제로, 일련의 이진 입력 변수들의 패리티(XOR 합)를 예측하는 것이 목표입니다. …
신경 계산
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신경 계산은 인공 뉴런이 입력 신호를 출력 응답으로 변환하기 위해 수행하는 수학적 연산을 참조합니다. 여기에는 가중 합, 활성화 함수, 역전 …
レイヤー正規化
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レイヤー正規化は、内部共変量シフトを軽減することでトレーニングの安定化を図ります。特にリカレントニューラルネットワークやトランスフォーマーアーキテクチャで効果的です。バッチ統計量 …
하이웨이 네트워크 (Highway Network)
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하이웨이 네트워크는 적응형 게이트를 통합하여 정보 흐름을 제어함으로써 딥러닝의 소멸 그래디언트 문제를 해결하도록 설계되었습니다. LSTM 셀과 유사하게, …
은닉 계층
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은닉 계층은 이전 계층으로부터 입력을 받아 가중치와 편향을 적용한 후, 활성화 함수를 통해 변환된 데이터를 다음 계층으로 전달하는 뉴런들로 구성됩니다. 이러한 …
게이트드 리커런트 유닛
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게이트드 리커런트 유닛(GRU)은 시계열 데이터의 장기적 의존성을 포착하도록 설계된 특수한 순환 신경망(RNN) 셀입니다. 이는 롱 숏텀 메모리(LSTM) 아키 …
순방향 신경망
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순방향 신경망(FFN)은 다층 퍼셉트론(MLP)이라고도 하며, 피드백 루프 없이 입력에서 출력까지 뉴런 레이어를 통해 데이터를 순차적으로 처리합니다. …
에포크
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기계 학습에서 에포크는 전체 훈련 데이터셋에 대한 단일 반복(iteration)을 의미합니다. 각 에포크 동안 모델은 모든 훈련 예제를 처리하고 역전파를 통해 …
Dense (밀집)
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신경망에서 ‘dense’(밀집)는 각 뉴런이 이전 레이어의 모든 뉴런으로부터 입력을 받는 완전 연결 레이어를 지칭합니다. 이는 합성곱이 …
연속 학습
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연속 학습(또는 평생 학습)은 신경망이 이전에 습득한 능력을 유지하면서 시간이 지남에 따라 새로운 기술이나 정보를 획득할 수 있게 합니다. 이는 ‘파 …
배치 정규화(Batch Normalization)
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이 방법은 훈련 중 각 미니 배치 내에서 활성화 값의 평균을 0, 분산을 1로 조정 및 스케일링합니다. 이를 통해 내부 공변량 변화(Internal …
액터-크리틱 알고리즘
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액터-크리틱 알고리즘은 두 가지 구성 요소를 사용합니다. 액터는 행동을 선택하기 위한 정책을 업데이트하고, 크리틱은 가치 함수를 추정하여 해당 행동의 품질을 평 …
신경 활동 내재 개념의 논리적 계산법
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이 기초적인 논문은 신경망의 수학적 모델을 제안하며, 간단한 인공 뉴런이 부울 논리 게이트를 구현할 수 있음을 보여주었습니다. …
소프트맥스(Softmax)
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소프트맥스는 다중 클래스 분류 작업에서 신경망의 출력층에 널리 사용됩니다. 이는 원시 로짓(raw logits) 벡터를 입력받아 정규화하며, 각 요소가 특정 클 …
ReLU
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ReLU는 계산 효율성이 뛰어나고 기울기 소실 문제를 완화할 수 있어 딥러닝 신경망에서 널리 사용됩니다. 수학적으로 f(x) = max(0, x)로 정의되며, …
순환 신경망(RNN)
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RNN은 텍스트, 유전체, 손글씨 또는 음성 같은 데이터 시퀀스에서 패턴을 인식하도록 설계되었습니다. 순방향 네트워크와 달리, RNN은 이전 단계의 정보를 포착 …
디코더
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시퀀스 투 시퀀스(sequence-to-sequence) 모델에서 디코더는 인코더가 생성한 컨텍스트 벡터를 입력받아 대상 출력을 단계별로 생성합니다. …
활성화 함수(Activation Function)
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활성화 함수는 뉴럴 네트워크에 비선형성을 도입하여 복잡한 패턴과 데이터 내 관계를 학습할 수 있게 합니다. 이러한 함수가 없다면 다층 네트워크는 단순한 선형 회 …
선형(Linear)
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선형 연산은 비선형 활성화 함수 없이 곱셈과 덧셈만을 포함합니다. 신경망에서 선형 레이어(또는 밀집 레이어)는 입력 벡터에 가중치 행렬 변환을 적용합니다. …
딥 러닝
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딥 러닝 알고리즘은 인간의 뇌 분석 및 학습 과정을 모방하려고 시도합니다. 서로 연결된 노드의 여러 층을 쌓음으로써 이러한 모델들은 원시 데이터로부터 계층적 특 …
합성곱 신경망
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합성곱 신경망(CNN)은 시각적 입력으로부터 특징의 공간적 계층 구조를 자동으로 그리고 적응적으로 학습하도록 설계되었습니다. …
역전파
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역전파(Backpropagation)는 오차의 역전파를 줄여주는 방법으로, 인공 신경망에서 손실 함수에 대한 가중치의 기울기를 계산하는 데 사용됩니다. 이 방법 …