AI 공유 서클

경사 하강은 함수의 최소값을 풀기 위한 핵심 최적화 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 함수의 기울기(각각의 부분 미분으로 구성된 벡터)를 계산하고 θ = θ - η - ∇J(θ) 규칙에 따라 파라미터를 반복적으로 업데이트하여 하강 방향을 결정합니다.

로지스틱 회귀는 이진 분류 문제를 해결하는 데 사용되는 통계적 학습 방법입니다. 핵심 목표는 입력된 특징을 바탕으로 샘플이 특정 범주에 속할 확률을 예측하는 것입니다. 이 모델은 S자형 함수를 사용하여 고유값을 선형적으로 결합하여 선형 출력을 0과 1 사이로 매핑합니다....

정규화는 모델 과적합을 방지하기 위한 머신러닝 및 통계의 핵심 기술입니다. 정규화는 모델의 복잡성과 관련된 목적 함수에 페널티 항을 추가하여 적합도를 제어합니다. 일반적인 형태에는 L1 및 L2 정규화가 포함됩니다. L1은 희소 솔루션을 생성하고 적용합니다.

생성적 적대 신경망(GAN)은 2014년에 이안 굿펠로우 등이 제안한 딥러닝 모델입니다. 이 프레임워크는 두 개의 신경망을 서로 훈련시켜 생성 모델을 구현합니다...

자기 주의는 딥 러닝의 핵심 메커니즘으로, 원래 Transformer 아키텍처에서 제안되어 널리 사용되고 있습니다. 핵심 아이디어는 모델이 입력 시퀀스의 모든 위치에 동시에 주의를 기울이고 각 위치를 가중치로 합산하여 계산하는 것입니다.

멀티태스크 학습(MTL)은 고립된 알고리즘이 아니라 지능형 머신 러닝 패러다임입니다.

확산 모델은 이미지, 오디오 또는 텍스트와 같은 새로운 데이터 샘플을 생성하기 위해 특별히 고안된 생성 모델입니다. 이 모델의 핵심은 물리학의 확산 과정에서 영감을 받아 입자가 농도가 높은 영역에서 낮은 영역으로 자연스럽게 확산되는 것을 시뮬레이션합니다. 머신에서...

모델 미세 조정(미세 조정)은 머신 러닝에서 전이 학습을 구체적으로 구현한 것입니다. 핵심 프로세스는 대규모 데이터 세트를 사용하여 일반 패턴을 학습하고 광범위한 특징 추출 기능을 개발하는 사전 학습 모델을 기반으로 합니다. 그런 다음 미세 조정 단계에서는 작업별 데이터 세트를 도입하여 ...

주의 메커니즘은 인간의 인지 과정을 모방한 계산 기법으로, 처음에는 기계 번역 분야에 적용되었다가 나중에 딥러닝의 중요한 부분이 되었습니다.

트랜스포머 아키텍처는 기계 번역이나 텍스트 요약과 같은 순차적 작업을 처리하기 위해 설계된 딥러닝 모델입니다. 핵심 혁신은 기존의 루프나 컨볼루션 구조에서 벗어나 자기 주의 메커니즘에만 의존하는 데 있습니다. 이 모델이 시퀀스의 모든 요소를 병렬로 처리할 수 있게 함으로써 대규모...