인공무능님의 사용자 기여

2025년 10월 2일 (목)

• 02:562025년 10월 2일 (목) 02:56 차이 역사 +3,130 합성곱 신경망 편집 요약 없음
• 02:502025년 10월 2일 (목) 02:50 차이 역사 +7 합성곱 신경망 편집 요약 없음 태그: 시각 편집

2025년 10월 1일 (수)

• 11:462025년 10월 1일 (수) 11:46 차이 역사 +4,139 합성곱 신경망 편집 요약 없음 태그: 시각 편집

2025년 9월 25일 (목)

• 09:552025년 9월 25일 (목) 09:55 차이 역사 +2,080 새글 합성곱 신경망 새 문서: 분류:인공지능분류:딥 러닝 ;Convolutional Neural Network; 합성곱 인공 신경망; 합성곱신경망 * CNN 처리 과정 도식화 600px * 실제 이미지 CNN 처리 과정 예시 600px == 구성 및 절차 == ;대상을 채널별로 나누고, 정보 손실 방지를 위해 패딩을 적용한 후, 필터를 이용해 스트라이드 단위로 합성곱을 해서 피처 맵을 만들어냄. 빠른 처리를 위...
• 09:552025년 9월 25일 (목) 09:55 차이 역사 −2,022 CNN 합성곱 신경망 문서로 넘겨주기 최신 태그: 새 넘겨주기
• 09:542025년 9월 25일 (목) 09:54 차이 역사 +2,575 새글 배치 정규화 새 문서: 배치 정규화(영어: Batch Normalization, 줄여서 BN)는 딥 러닝에서 학습을 안정화하고 속도를 향상시키기 위해 사용되는 정규화 기법이다. 각 층의 입력을 정규화하여 내부 공변량 변화(Internal Covariate Shift)를 줄이는 것을 목적으로 한다. ==개요== *딥러닝 모델은 층이 깊어질수록 학습이 불안정해지고, 기울기 소실/폭주 문제로 인해 학습 속도가 느려진다. *배치 정규화는... 태그: 시각 편집
• 09:532025년 9월 25일 (목) 09:53 차이 역사 −146 가지치기 (딥 러닝) 편집 요약 없음 태그: 시각 편집
• 09:182025년 9월 25일 (목) 09:18 차이 역사 +2,052 가지치기 (딥 러닝) 편집 요약 없음 태그: 시각 편집
• 08:542025년 9월 25일 (목) 08:54 차이 역사 +2,596 새글 가지치기 (딥 러닝) 새 문서: 가지치기(영어: Pruning)는 딥 러닝에서 신경망의 불필요한 파라미터(가중치나 뉴런 연결)를 제거하여 모델의 크기를 줄이고 연산 효율을 높이는 기법이다. 이는 나무의 불필요한 가지를 잘라내는 원예 작업에서 유래한 용어로, 신경망의 성능은 유지하면서도 경량화를 달성하기 위해 사용된다. ==개요== *딥 러닝 모델은 수백만~수십억 개의 파라미터를 가지며, 이 중... 태그: 시각 편집
• 08:512025년 9월 25일 (목) 08:51 차이 역사 +2,321 새글 런렝스 인코딩 새 문서: 런렝스 인코딩(영어: Run-Length Encoding, RLE)은 동일한 값이 연속적으로 반복되는(run) 구간을 압축하여, 데이터 크기를 줄이는 단순한 무손실 압축 기법이다. 주로 데이터에 반복 구간이 많거나 희소 데이터(sparse data)에서 효과적이다. ==개요== *연속된 동일 값을 (값, 반복 길이) 쌍으로 표현한다. *예: [0, 0, 0, 3, 3, 1, 0, 0] → [(0,3), (3,2), (1,1), (0,2)] *일반적으로 흑백 이미지,... 최신 태그: 시각 편집
• 08:492025년 9월 25일 (목) 08:49 차이 역사 +2,815 새글 희소 데이터 새 문서: 섬네일|대부분의 값이 0인 희소 데이터 희소 데이터(稀疏-, 영어: Sparse data)는 데이터의 대부분이 0 또는 비어 있는 값으로 이루어진 데이터를 말한다. 반대로, 대부분의 값이 유효한 값을 가지는 데이터는 조밀 데이터(密-, Dense data)라고 한다. 희소 데이터는 수학, 통계학, 데이터 과학, 인공지능 등 다양한 분야에서 다루어지며, 저장 및 연... 태그: 시각 편집
• 08:482025년 9월 25일 (목) 08:48 차이 역사 +82 새글 파일:희소 매트릭스.png 편집 요약 없음 최신
• 08:442025년 9월 25일 (목) 08:44 차이 역사 +18 스내피 (압축) 편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
• 08:432025년 9월 25일 (목) 08:43 차이 역사 +39 비트맵 인코딩 (압축) 편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
• 08:432025년 9월 25일 (목) 08:43 차이 역사 +2,069 새글 비트맵 인코딩 (압축) 새 문서: 비트맵 인코딩(영어: Bitmap encoding)은 데이터 압축 기법 가운데 하나로, 주어진 데이터에서 특정 값의 존재 여부를 비트 벡터(bitmap)로 표현하는 방식이다. 주로 0과 같이 반복되는 값이 많거나, 데이터가 희소(sparse)한 경우에 효율적이다. ==개요== *비트맵 인코딩은 값들의 위치 정보를 비트열로 표시하여 원본 데이터를 재현할 수 있도록 한다. *각 원소가 특정 값에 해... 태그: 시각 편집
• 08:292025년 9월 25일 (목) 08:29 차이 역사 +1,955 새글 부동소수점 연산 새 문서: 단위로써의 부동소수점 연산(FLOP, Floating Point Operation)은 컴퓨터가 수행하는 단일 부동소수점 연산을 의미한다. 보통 곱셈, 덧셈, 나눗셈, 제곱근 계산 등이 이에 포함된다. 인공지능, 과학 계산, 고성능 컴퓨팅(HPC)에서는 알고리즘이나 모델의 연산 복잡도를 나타내는 단위로 사용된다. ==정의== *'''FLOP'''은 한 번의 부동소수점 연산을 뜻한다. *'''FLOPs'''는 초당 수행할... 최신 태그: 시각 편집
• 08:282025년 9월 25일 (목) 08:28 차이 역사 +1,998 새글 곱셈-누산 연산 새 문서: 곱셈-누산 연산(MAC, Multiply–Accumulate operation)은 인공지능 및 딥러닝 모델의 연산량을 측정하는 지표로, 곱셈(multiplication)과 덧셈(accumulation)이 결합된 기본 연산 단위를 의미한다. 주로 합성곱 신경망(CNN)이나 완전연결층(Dense layer)과 같이 대규모 연산이 필요한 구조에서 모델의 연산 복잡도를 비교하는 데 사용된다. ==정의== *'''MAC(Multiply–Accumulate operation)'''은 하나의... 최신 태그: 시각 편집
• 07:472025년 9월 25일 (목) 07:47 차이 역사 −6 비전 트랜스포머 편집 요약 없음 최신
• 07:342025년 9월 25일 (목) 07:34 차이 역사 +2,259 새글 기울기 폭주 새 문서: 기울기 폭주(영어: Exploding gradient)는 인공 신경망 학습 과정에서 역전파(backpropagation)를 통해 전달되는 기울기(gradient)가 지수적으로 커지면서 학습이 불안정해지는 현상이다. 이 문제는 특히 순환 신경망(RNN)이나 깊은 신경망에서 흔히 발생한다. ==개요== 신경망은 손실 함수(loss function)를 최소화하기 위해 경사하강법(gradient descent)을 사용한다. 이 과정에서 기울기가... 최신 태그: 시각 편집
• 07:322025년 9월 25일 (목) 07:32 차이 역사 0 LSTM 편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
• 07:312025년 9월 25일 (목) 07:31 차이 역사 +42 LSTM 편집 요약 없음 태그: 시각 편집
• 07:312025년 9월 25일 (목) 07:31 차이 역사 +2,352 LSTM 편집 요약 없음
• 07:292025년 9월 25일 (목) 07:29 차이 역사 +1,652 RNN 편집 요약 없음 최신
• 07:272025년 9월 25일 (목) 07:27 차이 역사 +1,778 새글 합성곱 새 문서: 합성곱(合成곱, 영어: Convolution)은 두 함수의 형태를 겹쳐 적분(또는 합)하여 새로운 함수를 만드는 연산으로, 신호 처리, 영상 처리, 확률론, 미분방정식 등 수학과 공학 전반에 걸쳐 널리 사용된다. 특히 딥러닝에서는 합성곱 신경망(CNN)의 핵심 연산으로 잘 알려져 있다. ==정의== 연속 함수 f, g에 대한 합성곱은 다음과 같이 정의된다. *(f * g)(t) = ∫ f(τ) g(t - τ) dτ 이... 최신 태그: 시각 편집
• 07:172025년 9월 25일 (목) 07:17 차이 역사 +3,148 새글 야코비안 행렬 새 문서: 야코비안 행렬(영어: Jacobian matrix)은 다변수 벡터값 함수의 국소적 선형 근사를 나타내는 행렬로, 함수의 도함수 정보를 모아놓은 것이다. 미분학과 벡터 해석학에서 중요한 역할을 하며, 특히 변수 변환, 최적화, 비선형 방정식 해석, 기계학습 등에서 널리 사용된다. == 이름 == 한편, 독일 수학자 카를 구스타프 야코비(Carl Gustav Jacob Jacobi)의 이름에서 유래하였기 때... 최신 태그: 시각 편집
• 07:082025년 9월 25일 (목) 07:08 차이 역사 +1,777 Mixture of Experts (인공지능) 편집 요약 없음
• 07:052025년 9월 25일 (목) 07:05 차이 역사 +87 Mixture of Experts (인공지능) 편집 요약 없음 태그: 시각 편집
• 07:042025년 9월 25일 (목) 07:04 차이 역사 +85 새글 파일:혼합 전문가 모델 예시.png 편집 요약 없음 최신
• 07:012025년 9월 25일 (목) 07:01 차이 역사 +2,824 새글 Mixture of Experts (인공지능) 새 문서: Mixture of Experts(줄여서 MoE)는 여러 개의 전문가 모델(expert model)과 게이트(gating) 또는 라우터(router) 메커니즘을 결합하여 입력에 따라 적절한 전문가를 선택하거나 가중합하여 출력을 내는 기계학습 기법이다. 주로 딥러닝에서 모델의 효율적 확장과 성능 향상을 위해 사용된다. ==개요== Mixture of Experts는 입력 공간을 분할하여 각 부분에 대해 특화된 모델이 학습되도록... 태그: 시각 편집
• 06:572025년 9월 25일 (목) 06:57 차이 역사 +3,431 새글 텐서 (인공지능) 새 문서: 텐서(英: Tensor)는 스칼라, 벡터, 행렬 개념을 고차원으로 확장한 수학적 구조로서, 인공지능(머신러닝/딥러닝) 분야에서는 다차원 배열(multi-dimensional array)로 주로 사용된다. ==정의 및 개념== 텐서는 순서(order) 또는 차원(rank)을 가지며, *0차 텐서는 스칼라(scalar) *1차 텐서는 벡터(vector) *2차 텐서는 행렬(matrix) *3차 이상 텐서는 다차원 배열 형태로 일반화된다. 수학적으... 태그: 시각 편집
• 06:532025년 9월 25일 (목) 06:53 차이 역사 −21 고유값 문제 →같이 보기 최신
• 06:522025년 9월 25일 (목) 06:52 차이 역사 +2,318 새글 고유값 문제 새 문서: 내적 공간(內積空間, 영어: Inner product space)은 벡터 공간에 내적이 정의되어 있는 구조로, 벡터 사이의 길이와 각도를 정의할 수 있게 해준다. 이는 유클리드 공간을 일반화한 개념으로, 해석학, 기하학, 물리학 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 한다. ==정의== 체(주로 실수체 또는 복소수체) 위의 벡터 공간 V가 주어졌을 때, 내적 공간은 다음 조건을 만족하는 함수... 태그: 시각 편집
• 06:502025년 9월 25일 (목) 06:50 차이 역사 +2,318 새글 내적 공간 새 문서: 내적 공간(內積空間, 영어: Inner product space)은 벡터 공간에 내적이 정의되어 있는 구조로, 벡터 사이의 길이와 각도를 정의할 수 있게 해준다. 이는 유클리드 공간을 일반화한 개념으로, 해석학, 기하학, 물리학 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 한다. ==정의== 체(주로 실수체 또는 복소수체) 위의 벡터 공간 V가 주어졌을 때, 내적 공간은 다음 조건을 만족하는 함수... 최신 태그: 시각 편집
• 06:502025년 9월 25일 (목) 06:50 차이 역사 +2,672 새글 벡터 공간 새 문서: 벡터 공간(영어: Vector space)은 벡터라 불리는 원소들의 집합으로, 벡터 덧셈과 스칼라 곱이 정의되어 있으며 특정 공리들을 만족하는 대수적 구조이다. 선형대수학에서 핵심적인 개념으로, 다양한 수학적 구조와 응용 분야에서 기본적인 틀을 제공한다. ==정의== 체(field) F 위의 벡터 공간 V는 다음 조건을 만족하는 집합과 두 연산(벡터 덧셈, 스칼라 곱)으로 정의된다.... 태그: 시각 편집
• 06:482025년 9월 25일 (목) 06:48 차이 역사 +2,523 새글 행렬 새 문서: 행렬(行列, 영어: Matrix)은 수나 기호를 직사각형 모양으로 배열한 표로, 선형대수학의 기본적인 대상 중 하나이다. 주로 선형 변환을 나타내거나 연립방정식을 다루는 데 사용된다. ==개요== 행렬은 가로 줄을 '''행''', 세로 줄을 '''열'''이라 하며, 특정한 크기(차원)의 수들을 사각형 형태로 배열한 것이다. 행렬의 크기는 행의 수와 열의 수로 표시한다. 예를 들어, 3행... 최신 태그: 시각 편집
• 06:442025년 9월 25일 (목) 06:44 차이 역사 +18 선형대수학 편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
• 06:442025년 9월 25일 (목) 06:44 차이 역사 +2,673 새글 선형대수학 새 문서: 선형대수학(線形代數學, 영어: Linear algebra)은 벡터, 행렬, 선형사상 등 선형적인 구조와 그 성질을 다루는 수학의 한 분야이다. 현대 수학과 공학, 물리학, 통계학, 컴퓨터 과학 등 다양한 학문 분야에서 기초적이면서도 핵심적인 역할을 한다. == 개요 == 선형대수학은 주로 선형 방정식의 해법, 벡터 공간의 구조, 행렬 연산, 고유값과 고유벡터, 내적과 직교성 등의...
• 06:422025년 9월 25일 (목) 06:42 차이 역사 +271 행렬 곱 편집 요약 없음 최신
• 06:382025년 9월 25일 (목) 06:38 차이 역사 +2,668 새글 행렬 계산 새 문서: {{제목|행렬 계산}} ==개요== '''행렬 계산'''(matrix calculation)은 선형대수학에서 행렬과 벡터를 대상으로 하는 다양한 연산을 말한다. 기본적인 연산으로는 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 전치, 역행렬 등이 있으며, 응용 수학과 공학, 물리학, 컴퓨터 과학 전반에서 중요한 도구로 사용된다. ==주요 연산== ;행렬 덧셈과 뺄셈 :같은 크기의 행렬끼리 대응하는 원소를 더하거나 빼는 연... 최신 태그: 시각 편집
• 05:452025년 9월 25일 (목) 05:45 차이 역사 +2,085 어텐션 메커니즘 편집 요약 없음 최신

2025년 9월 24일 (수)

• 12:372025년 9월 24일 (수) 12:37 차이 역사 +2,795 새글 위치 인코딩 새 문서: 위치 인코딩(位置encoding, Positional Encoding)은 트랜스포머(Transformer) 아키텍처에서 입력 시퀀스의 토큰 순서를 모델이 인식할 수 있도록 추가하는 벡터 표현이다. 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)과 달리, 트랜스포머의 어텐션 메커니즘은 토큰 간의 순서를 직접적으로 고려하지 않기 때문에 위치 정보를 별도로 주입해야 한다. ==개요== 트랜스포머는 입력 시퀀... 최신 태그: 시각 편집
• 12:092025년 9월 24일 (수) 12:09 차이 역사 +2,541 새글 피드포워드 신경망 새 문서: 피드포워드 신경망(Feed-Forward Neural Network, FFNN)은 입력에서 출력으로 정보가 한 방향으로만 흐르는 인공신경망 구조이다. 순환이나 피드백 연결이 없으며, 가장 기본적인 형태의 신경망으로 분류된다. ==개요== 피드포워드 신경망은 인공신경망의 가장 단순한 구조로, 입력층(Input layer), 은닉층(Hidden layer), 출력층(Output layer)으로 구성된다. 각 층은 완전연결층(fully connec... 태그: 시각 편집
• 12:072025년 9월 24일 (수) 12:07 차이 역사 +4,299 새글 트랜스포머 블록 새 문서: 트랜스포머 블록(Transformer block)은 자연어 처리 및 기타 시퀀스 모델링에서 사용되는 트랜스포머 아키텍처의 기본 구성 요소이다. 트랜스포머 블록은 입력 벡터를 받아 내부적으로 self-attention 연산과 피드포워드 신경망을 거쳐 출력 벡터로 변환한다. ==구성 요소== 트랜스포머 블록은 일반적으로 다음 구성 요소들로 이루어... 최신 태그: 시각 편집
• 12:002025년 9월 24일 (수) 12:00 차이 역사 +2,637 새글 시퀀스-투-시퀀스 구조 새 문서: 섬네일|인코더와 디코더를 사용한 구조 시퀀스-투-시퀀스 구조(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)는 입력 시퀀스(예: 문장)를 받아 출력 시퀀스(예: 번역된 문장)를 생성하는 신경망 아키텍처이다. 주로 인코더와 디코더 두 부분으로 구성되며, 기계 번역을 비롯한 다양한 자연어 처리 작업에서 활용된다. * 짧게 Seq2Seq이라고 쓰기도 한다. ==개... 최신 태그: 시각 편집
• 11:402025년 9월 24일 (수) 11:40 차이 역사 +89 새글 파일:시퀀스-투-시퀀스 모델.png 편집 요약 없음 최신
• 11:172025년 9월 24일 (수) 11:17 차이 역사 +3,458 새글 어텐션 메커니즘 새 문서: 섬네일|어텐션 예시 어텐션 메커니즘(Attention mechanism)은 인공신경망에서 입력 시퀀스의 각 요소가 출력에 기여하는 중요도를 동적으로 계산하여 반영하는 기법이다. 원래는 신경망 기계번역(NMT)에서 제안되었으며, 이후 다양한 자연어 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 널리 활용되고 있다. ==개요== 전통적인 시퀀스-투-시퀀스(seq2seq) 구조에서는... 태그: 시각 편집
• 11:152025년 9월 24일 (수) 11:15 차이 역사 +52 새글 파일:어텐션 예시.png 편집 요약 없음 최신
• 11:092025년 9월 24일 (수) 11:09 차이 역사 +97 셀프 어텐션 편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
• 11:052025년 9월 24일 (수) 11:05 차이 역사 +110 새글 파일:어텐션 메커니즘.png 편집 요약 없음 최신
• 11:002025년 9월 24일 (수) 11:00 차이 역사 +2,551 새글 셀프 어텐션 새 문서: 셀프 어탠션(Self-Attention)은 딥러닝에서 입력 시퀀스의 각 요소가 동일 시퀀스 내 다른 요소들과 어떤 관계를 갖는지를 스스로 학습하는 어탠션(Attention) 메커니즘의 한 종류이다. 문장 내 단어들 간 상호 연관성을 반영하여 문맥 정보를 효과적으로 포착할 수 있게 하며, 트랜스포머(Transformer) 구조의 핵심 구성 요소이다. ==개요== 셀프 어탠션은 주어진 입력 시퀀스 전...