# 가중치 초기화 (Weight Initialization) ## 개요 **가중치 초기화**(Weight Initialization)는 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 학습시키기 전에 네트워크의 가중치(Weight)와 바이어스(Bias)에 초기값을 부여하는 과정을 의미합니다. 딥러닝 모델의 성능은 아키텍처와 하이퍼파라미터뿐...
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# 가중치 (Weight) **가중치**(Weight)는 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN) 및 머신러닝 모델에서 입력 데이터의 중요도를 결정하는 핵심 매개변수입니다. 신경망이 학습을 통해 데이터를 이해하고 예측하는 과정에서 가장 중요한 역할을 하며, 모델의 성능을 결정짓는 가장 큰 요소 중 하나입니다. 이 문서에서는 가...
# 가중치 행렬 ## 개요 **가중치 행렬**(Weight Matrix)은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 핵심 구성 요소 중 하나로, 뉴런 간의 연결 강도를 수치적으로 표현한 행렬입니다. 이 행렬은 입력 신호가 네트워크를 통해 전파될 때 각 연결 경로에 적용되는 가중치를 담고 있으며, 신경망이 학습하는 과정은 주로...
기울기 폭주 ## 개요 **기울기 폭주**(Gradient Explosion)는 딥닝 모델 학습정에서 발생할 수 있는 주요 문제 중 하나로, 역전파(backpropagation) 단계에서 기울기(Gradient)의 크기가 지나치게 커져 모델의 가중치 업데이트가 불안정해지는 현상을 말합니다. 이 현상은 특히은 신경망(deep neural networks)...