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2025년 9월 25일 (목)
| 새글 07:34 | 기울기 폭주 차이역사 +2,259 인공무능 토론 기여 (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...) | ||||
| 07:29 | RNN 차이역사 +1,652 인공무능 토론 기여 | ||||
