분배법칙## 개요 분배법칙分配法則, Distributive Law은 수학, 기초대수학에서 매우 중요한 성 중 하나로, 덧셈과 곱셈의 관계를 설명하는 법칙입니다. 법칙은 수을 전개하거나 인분해할 때 핵심적인 역할을 하며, 초등학교 수학 처음 소개된 후 중등 및 고등 수까지 폭넓게 적용됩니다분배법칙 괄호 안의 항에 괄호 밖의 수를 곱할 때, 각 항에 개별적으...
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"내적"에 대한 검색 결과 (총 42개)
# 측정 오류 측정 오류(Measurement Error는 데이터 수집 과정에서 관측값이 실제 값과 일치 않는 경우 발생하는차를 의미합니다. 이는 실험, 조사, 관측 등 다양한 데이터 수집 방에서 불가피 나타날 수 있으며, 특히 데이터과학 및 통계 분석에서는의 신뢰성과 정확성에 큰향을 미칩니다. 측정 오류는 분석 결과의 왜곡, 추치의 편향, 모델의능 저하...
# 규모의 비경제 ## 개요 **규모의경제**(Diseconomies of)는 기업이 생산 규모 확대함에 따라 단위당 생산비용이 증가하는 현상을 의미한다. 이는 **규모의 경제**(Economies of Scale와 반대되는 개념으로, 기업이 일정 규모 이상으로 성장할 경우 발생하는 비효율성과 관리적·조직적 문제로 인해 생산성 저하와 비용 증가가 나타나...
# 스케일드 닷 프덕트 어텐션 스케드 닷 프로덕트 어션(Scaled Dot-Product Attention) 자연어처리(NLP) 분야에서 가장 핵심적인 어텐션 메커니즘 중 하나로, 특히 트스포머(Transformer) 아키텍처에서 중심적인 역할을 합니다. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내 각 단어 간의 관련성을 효율적으로 계산하여, 모델이 문장의 의미를 보다...
# 행렬-벡터 연산 행렬-벡터산은 선형대수의 핵심 개념 중 하나로, 데이터과학 머신러닝, 컴퓨터 그래픽스, 물리학 등 다양한 분야에서 광범위하게 활용됩니다. 특히 고차원 데이터를 처리하고 변환하는 데 있어 행렬과 벡터의 연산은 계산 효율성과 수학적 표현의 간결성을 제공합니다. 본 문서에서는 행렬-벡터 연산의 정의, 기본 연산 종류 계산 방법, 활용 사례 ...
# Basic Linear Algebra Subprograms **Basic Linear Algebra Subprograms**(BL)는 선형대수 계을 위한 기본적인 연산들을 표화한 인터페이스 사양이다. BLAS는 벡터와렬의 덧셈 스칼라 곱, 내적, 행렬-벡터 곱, 행렬-행렬 곱 등과 같은 수치 선형대수의 핵심 연산들을 정의하며, 과학 계산, 머신러닝, ...
# 벡터 연산 벡터 연산(Vector Operation)은 데이터과학, 기계학습, 물리학, 컴퓨터 그래픽스 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 도구입니다. 특히 고차원 데이터를 처리하는 데이터과학에서는 벡터를 통해 데이터 포인트를 표현하고, 이를 기반으로 유사도 계산, 차원 축소, 모델 학습 등의 작업을 수행합니다. 본 문서에서는 벡터 연산의...
# SSE4 **SSE4**(Streaming SIMD Extensions 4) 인텔(Intel)과 AMD가 개발한 x86 아키텍처 기반 프로세서에서 사용되는 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 명령어 집합의 확장판으로, 멀티미디어 처리, 영상 인코딩/코딩, 과학 계산, 압축 알고리즘 다양한 성능 집약적 작업의 효율성을...
# 스펙트럴 방법## 개요 스펙트럴 방법(Spectral Method) 편미분방정(PDE, Partial Differential Equation)의 수치적 해를 구 데 사용되는 고급 수치 해석 기법 중 하나로, 주로 주기적 또는 매끄러운 해를 갖는 문제에 적합하다. 이 방법은 유한 차분법(Finite Difference Method)이나 유한 요소법(Fi...
다중 헤드 주의 ## 개요 **중 헤드 자기 주의**(-Head Self-Attention)는 자연 처리(NLP) 분야에서리 사용되는 **트랜스포머**(Transformer) 아키텍처의 핵심 구성 요소입니다. 이커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 단어(또는 토큰)가 다른 단어들과 어떻게 관계되어 있는지를 병렬적으로 분석함으로써, 문맥적 의미를 효과적으로 포착...
# 다항식 커널 ## 개요 다항식널(Polynomial Kernel)은 **신러닝**, 특히 **서포트 벡터 머신**(Support Vector Machine, SVM)과 같은 커널 기반 알고리즘에서 널리 사용되는 비선형 커널 함수 하나입니다. 이 커은 입력 데이터 간의 유사도를 고차원 공간에서 효과적으로 계산함으로써, 선형적으로 분리되지 않는 복잡한 ...
# Global Vectors for Word Representation**Global Vectors for Word RepresentationGloVe) 단어를 고차 벡터 공간에 표현하는 대표적인 **언어 모델링 기법** 중 하나로, 단어 간의 의미적 관계를 수치적으로 포착하는 데 목적을 둔다. GloVe는 분포 가설(Distributional Hypot...
# 자기 주의 자기 주의(자기어텐션, Self-Attention)는 딥러닝, 특히 인공지능 자연어 처리(NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 신망 구성 요소. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 요소가 다른 요소들과 어떻게 관계되는지를 모델이 학습할 수 있도록 하며, 전통적인 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)보다 더 유연하고 강력한 표현 ...
# 서포트 벡터 머신 ## 개요 **서트 벡터 머신**(Support Vector Machine, SVM)은 기계학습(Machine Learning) 분야에서 널리 사용되는 지도 학습(supervised learning) 알고리즘으로, 주로 분류(classification) 문제에 활용되지만 회귀(regression) 및 이상치 탐지(outlier de...
# 다변수 체인 규칙 다변수 체인 규칙(Multivariable Chain Rule)은 다변수 미적분학에서 중요한 도구 중 하나로, **여러 변수에 의존하는 함수의 합성 함수를 미분할 때 사용되는 법칙입니다. 이 규칙은 단일 변수 함수의 체인 규칙을 다변수 함수로 확장한 것으로, 물리학, 공학, 경제학 등 다양한 분야에서 함수의 변화율을 분석할 때 핵심적...
# SVM (서포트 벡터 머신) 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM은 머신러닝 분에서 널리 사용되는 지도 학습 기반의 **분류 알고리즘**으로, 주로 이진 분류 문제에 사용되지만 다중 클래스 분류에도 확장 가능하다. SVM은 데이터 포인트를 고차원 공간으로 매핑하여 최적의 경계선(hyperplane)을 찾아 서로 다른 클래...
# 연쇄 법칙 ## 개요 **연쇄 법칙**( Rule)은 미적분학에서 합성함수의 도함수를 구하는 데 사용되는 핵심적인 법칙이다. 특히 기하학과 수학반에서 곡선, 곡면, 다변수 함수의 기울기와 변화율을 분석할 때 중요한 역할을 한다. 연쇄 법칙은 단순한 함수의 미분을 넘어서, 복잡한 함수 구조를 해석하고 계산하는 데 필수적인 도구로, 고등학교 수학부터 대...
GloVe ##요 **GVe**(Global Vectors for Word)는 스탠포드 대학교의 제프리 펜팅턴(Jeffrey Pennington), 리처드 소처(Richard Socher), 크리스토퍼 맨닝(Christopher D. Manning)이 2014년에 제안한 단어 임베딩(word embedding) 기법입니다. GloVe는 단어의 의미를 실...
# L2 노름## 개요 **L2 노름L2 norm) 벡터 공간에서 벡터의 크기 또는 길이를 측정하는 방법 중 하나로, 선형수학, 기계학습, 신호, 수치해 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 중요한 개념이다. L2 노름은 유클리드 노름(Euclidean norm)이라고도 하며, 일반적인 직관적인 '' 개념과 일한다. 이 문서에서는2 노름의의, 수학 표현, 성...
# BLIS Framework **BLIS Framework**(BL-like Library Instantiation Software)는 고성능 선형 대수 연산을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리로 BLAS(Basic Linear Subprograms)와사한 인터페이스를 제공하면서도 보다 유연하고 최적화된 구현을 가능하게 하는 프레임워크입니다. BLIS...