Deep Learning & Transformer
인간 뇌의 뉴런 구조를 수리적으로 모사하여 복잡한 비선형 데이터를 처리하고, 이미지와 시퀀스 데이터에서 물리적 특징을 자동 추출하는 딥러닝의 역학을 다루는 학습 노드입니다.
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인간 뇌의 뉴런 구조를 수리적으로 모사하여 복잡한 비선형 데이터를 처리하고, 이미지와 시퀀스 데이터에서 물리적 특징을 자동 추출하는 딥러닝의 역학을 다루는 학습 노드입니다.
생물학적 뇌의 뉴런 동작 방식을 수리적으로 모방하여, 다층 구조의 레이어를 통해 복잡한 비선형 패턴을 학습하는 딥러닝의 물리적 근간과 퍼셉트론 원리를 다룹니다.
손실 함수라는 거대한 수리적 계곡을 따라 가장 낮은 지점(최소 오차)을 찾아가는 최적화의 물리적 여정과, 기계의 학습 속도와 안정성을 결정하는 수치적 기울기 연산의 역학을 다룹니다.