[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,63 +1,162 @@
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id: wiki-2026-0508-perceptrons-foundations
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title: Perceptrons Foundations
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title: Perceptrons-Foundations
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [AI-PERCEPT-001]
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aliases: [Perceptron, Rosenblatt Perceptron, MLP]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [ai, Deep-Learning, perceptron, roseblatt, history, neural-networks, linear-classifier]
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confidence_score: 0.95
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verification_status: applied
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tags: [perceptron, neural-network, mlp, history, foundations]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: python
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framework: pytorch, numpy
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# Perceptrons Foundations (퍼셉트론 기초)
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# Perceptrons-Foundations
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "생물학적 뉴런의 '발화'를 수학적 '스위치'로 치환하여, 기계 학습의 시대를 연 최초의 불꽃을 이해하라" — 프랑크 로젠블랫이 제안한 인공 신경망의 가장 단순한 형태로, 여러 입력에 가중치를 곱하고 더해 특정 임계값을 넘으면 1, 아니면 0을 출력하는 이진 분류기.
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## 매 한 줄
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> **"매 weighted sum + threshold = NN의 atom"**. Rosenblatt 1957 perceptron — 매 first trainable neuron model. Single-layer 의 XOR fail (Minsky 1969) → AI winter. MLP + backprop (1986) 의 revival. 매 modern transformer 도 결국 stacked perceptron.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** "Weighted Sum and Step Function" — 입력 데이터 $x_i$에 가중치 $w_i$를 곱해 합산한 값이 편향(bias)보다 크면 활성화되는 선형 결정 경계 패턴.
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- **역사적 의의와 한계:**
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- **First Wave:** 1950년대 인공지능 낙관론의 중심.
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- **XOR Problem:** 단층 퍼셉트론은 선형적으로 분리되지 않는 데이터(XOR 등)를 학습할 수 없다는 마빈 민스키의 비판으로 인해 AI의 첫 번째 암흑기 유발.
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- **Legacy:** 이 한계를 극복하기 위해 다층 퍼셉트론(MLP)과 오차 역전파([[Backpropagation|Backpropagation]])가 등장하며 현대 딥러닝의 토대가 됨.
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- **의의:** 신경망의 가장 원초적인 단위로서, 현대의 복잡한 딥러닝 아키텍처 역시 이 단순한 퍼셉트론들이 수없이 연결되어 만들어진 거대한 지능임을 상기시킴.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 퍼셉트론이 '지능의 종말'을 가져왔다는 비판에서 벗어나, 이제는 신경망의 수학적 기초를 이해하기 위한 필수적인 교육적 도구이자 '선형 분류기'의 정수로 재평가됨.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 의사결정 로직 중 가장 단순하고 빠른 판단이 필요한 구간(예: 단순 필터링)에서는 복잡한 LLM 대신 퍼셉트론적 선형 회귀 모델을 경량화하여 사용함.
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### 매 history
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- 1943: McCulloch-Pitts neuron (binary, no learning).
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- 1957: Rosenblatt perceptron — 매 hardware Mark I, learnable weights.
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- 1969: Minsky & Papert "Perceptrons" — 매 XOR limit proven → first AI winter.
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- 1986: Rumelhart, Hinton, Williams — 매 backprop revives MLP.
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- 2012: AlexNet — 매 deep MLP/CNN era 시작.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Neural-Networks-for-Beginners|Neural-Networks-for-Beginners]], [[Multilayer-Perceptron-MLP|Multilayer-Perceptron-MLP]], Backpropagation-Foundations, Deep-Learning-Foundations
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Perceptrons-Foundations.md
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### 매 perceptron 수학
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- `y = step(w·x + b)` where step(z) = 1 if z ≥ 0 else 0.
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- Update rule (Rosenblatt): `w ← w + η(y_true - y_pred)x`.
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- Convergence theorem: 매 linearly separable data 에 한해 finite steps 수렴.
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- Limit: 매 XOR (non-linearly separable) 학습 불가.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 multi-layer (MLP)
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- Hidden layer + nonlinearity (sigmoid → ReLU → GELU).
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- Universal approximation theorem (Cybenko 1989, Hornik 1991): 매 single hidden layer with enough units 가 매 continuous function 근사 가능.
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- Training: backprop (chain rule으로 gradient 계산).
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 modern lens
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- Transformer FFN block = 2-layer MLP per token.
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- ViT, MLP-Mixer 등 매 pure-MLP 의 vision SOTA 도전.
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- 매 every "neural network" 의 atomic unit — perceptron.
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 응용
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1. Pedagogical (NN intro).
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2. Linear classifier (single perceptron).
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3. Building block (MLP in transformer).
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4. Mixture-of-Experts: each expert = MLP.
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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## 💻 패턴
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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### Perceptron from scratch
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```python
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import numpy as np
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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class Perceptron:
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def __init__(self, n_features, lr=0.1):
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self.w = np.zeros(n_features)
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self.b = 0.0
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self.lr = lr
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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def predict(self, x):
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return 1 if x @ self.w + self.b >= 0 else 0
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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def fit(self, X, y, epochs=100):
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for _ in range(epochs):
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for xi, yi in zip(X, y):
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pred = self.predict(xi)
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err = yi - pred
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self.w += self.lr * err * xi
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self.b += self.lr * err
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```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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### XOR fails for single perceptron
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```python
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X = np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])
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y = np.array([0, 1, 1, 0]) # XOR
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p = Perceptron(2)
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p.fit(X, y, epochs=1000)
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# Will NOT converge — XOR is not linearly separable
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```
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### MLP solves XOR
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```python
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import torch.nn as nn
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mlp = nn.Sequential(
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nn.Linear(2, 4), nn.ReLU(),
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nn.Linear(4, 1), nn.Sigmoid(),
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)
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# Train with BCELoss + Adam — converges in <1000 steps
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```
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### Transformer FFN = MLP per token
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```python
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||||
class FFN(nn.Module):
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||||
def __init__(self, dim, hidden):
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super().__init__()
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self.up = nn.Linear(dim, hidden)
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||||
self.down = nn.Linear(hidden, dim)
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||||
def forward(self, x):
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return self.down(nn.functional.gelu(self.up(x)))
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||||
```
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### MLP-Mixer style (pure MLP vision)
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||||
```python
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||||
class MixerBlock(nn.Module):
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||||
def __init__(self, n_patches, dim):
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super().__init__()
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self.token_mix = nn.Sequential(nn.Linear(n_patches, n_patches*4),
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||||
nn.GELU(), nn.Linear(n_patches*4, n_patches))
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||||
self.channel_mix = nn.Sequential(nn.Linear(dim, dim*4),
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||||
nn.GELU(), nn.Linear(dim*4, dim))
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||||
def forward(self, x): # (B, N, D)
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||||
x = x + self.token_mix(x.transpose(1,2)).transpose(1,2)
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x = x + self.channel_mix(x)
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return x
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Linearly separable | Single perceptron OK |
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| Non-linear pattern | MLP (>=1 hidden layer) |
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| Tabular data | Tree models (XGBoost) usually beat MLP |
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| Image | CNN or ViT (still MLP-based) |
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| Sequence | Transformer (MLP + attention) |
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| Pedagogical | Start with perceptron history |
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**기본값**: 매 modern model 의 building block 으로 MLP 이해.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Neural-Network]] · [[Linear-Classifier]]
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- 변형: [[MLP]] · [[Multi-Layer-Perceptron]] · [[Single-Layer-Perceptron]]
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- 응용: [[Transformer-FFN]] · [[MLP-Mixer]] · [[MoE]]
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||||
- Adjacent: [[Backpropagation]] · [[Activation-Function]] · [[Universal-Approximation]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 NN fundamentals, debugging gradient flow, designing custom architectures.
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**언제 X**: 매 production tabular tasks (use GBDT instead).
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## ❌ 안티패턴
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- **Linear activation only**: 매 multi-layer linear = single linear (collapses). 매 nonlinearity 필수.
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- **Step function in modern NN**: 매 non-differentiable → backprop fail. 매 ReLU/GELU 사용.
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- **Too wide, too shallow**: 매 universal approximation 가능해도 deep 가 sample-efficient.
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- **Forgetting bias**: 매 b=0 forced → cannot shift decision boundary off origin.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Rosenblatt 1958, Minsky-Papert 1969, Rumelhart et al. 1986).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — perceptron history, XOR limit, MLP modern lens |
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Reference in New Issue
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