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"DeepL"에 대한 검색 결과 (총 23개)

입력 게이트

기술 > 인공지능 > 머신러닝 | 익명 | 2025-07-14 | 조회수 87

# 입력 게이트 ## 개요 입력 게이트는 인공지능 분야에서 특히 **장기 기억 유닛**(LSTM)과 같은 **순환 신경망**(RNN) 구조에서 핵심적인 역할을 하는 구성 요소이다. 이 게이트는 시퀀스 데이터 처리 중 새로운 정보가 어떻게 저장되는지를 제어하며, 장기 의존성을 관리하는 데 기여한다. 입력 게이트의 작동 원리는 신경망의 **세포 상태**(ce...

#Input Gate #LSTM #RNN #Long-term Dependency #Information Flow Control #Cell State Update #Natural Language Processing #Time Series Prediction

RNN

기술 > 인공지능 > 머신러닝 | 익명 | 2025-07-14 | 조회수 56

# RNN (재귀 신경망) ## 개요 RNN(Recurrent Neural Network)는 시계열 데이터나 순서에 의존적인 문제를 처리하기 위해 설계된 인공지능 기술입니다. 전통적인 신경망과 달리, RNN은 이전 단계의 출력을 기억하여 현재 입력과 결합해 결과를 생성합니다. 이 특성 덕분에 자연어 처리(NLP), 시계열 예측, 음성 인식 등 다양한 분야...

#RNN #Recurrent Neural Network #Sequence Data #Natural Language Processing #Time Series Prediction #Speech Recognition #LSTM #GRU #Vanishing Gradient #Transformer

배치 크기

기술 > 인공지능 > 머신러닝 | 익명 | 2025-07-11 | 조회수 71

# 배치 크기 ## 개요 배치 크기(Batch Size)는 머신러닝 모델 훈련 중 **데이터 샘플을 한 번에 처리하는 수량**을 의미합니다. 이 값은 경사 하강법(Gradient Descent)과 같은 최적화 알고리즘에서 매개변수 업데이트의 주기를 결정하며, 모델 학습 속도, 메모리 사용량, 수렴 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 배치 크기는 일반...

#Batch Size #Gradient Descent #Mini-batch #PyTorch #TensorFlow #Training Speed #Memory Usage #GPU Optimization #Mixed Precision #Machine Learning