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title: Neural Networks and Deep Learning Foundations
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

> 심층 신경망은 미분 가능한 합성 함수의 스택으로, 표현 학습·역전파·확률적 경사하강이라는 세 기둥이 결합되어 비정형 데이터에서 패턴을 추출한다.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

**추출된 패턴:** "깊이 + 적절한 비선형성 + 충분한 데이터 + 정규화"의 4박자가 일반화를 결정하며, 이 중 어느 하나라도 무너지면 과적합 또는 수렴 실패로 이어짐.

**세부 내용:**
- **순전파/역전파**: 체인 룰로 모든 파라미터에 대한 손실의 기울기 계산.
- **활성함수**: ReLU(기본), GELU(트랜스포머), Sigmoid/Tanh(게이트).
- **최적화**: SGD+모멘텀, Adam, AdamW. Learning rate scheduling 중요.
- **정규화**: BatchNorm, LayerNorm, Dropout, weight decay.
- **표현 학습**: 사전학습→파인튜닝, 자기지도, 멀티태스크 등.

## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

**언제 이 지식을 쓰는가:**
- *(TODO)*

**언제 쓰면 안 되는가:**
- *(TODO)*

## 🧪 검증 상태 (Validation)

- **정보 상태:** draft
- **출처 신뢰도:** A
- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*

## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
- **정책 변화:** 없음

## 🔗 지식 연결 (Graph)

- **Parent:** [[10_Wiki/Topics]]
- **Related:** *(TODO: 최소 2개)*
- **Opposite / Trade-off:** *(TODO)*
- **Raw Source:** 직접 입력

## 🕓 변경 이력 (Changelog)

| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|------|-----------|-----------|--------|
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |