feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Backpropagation.md

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-# [[Backpropagation|Backpropagation]]
+# [[Backpropagation]]
 
-## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
-> "오답 노트를 통한 성장: 모델이 낸 정답과 실제 정답 사이의 오차를 거꾸로(Back) 거슬러 올라가며, 각각의 신경망 연결 통로(Weight)들이 그 실책에 얼마나 기여했는지 계산해 이를 수정하는 딥러닝 학습의 마법."
+> [!IMPORTANT]
+> 이 문서는 고밀도 지식 자산 통합 정책에 따라 **[[Neural_Networks_and_Deep_Learning_Foundations]]**으로 통합되었습니다.
 
-## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-역전파(Backpropagation)는 인공신경망을 학습시키기 위해 미분(Chain Step)법을 사용하여 출력층의 오차를 입력층 방향으로 전파하며 가중치(Weights)를 업데이트하는 알고리즘입니다.
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-1.  **학습 프로세스**:
-    *   **Forward Pass**: 데이터가 신경망을 통과하며 예측값 도출.
-    *   **Loss Calculation**: 예측값과 실제 정답의 차이(Loss) 계산.
-    *   **Backward Pass**: 오차가 발생한 책임을 각 노드에 분산. 출력이 오차에 미치는 영향력(Gradient)을 계산.
-    *   **Update**: 계산된 Gradient를 바탕으로 최적화 알고리즘(예: SGD)을 사용하여 가중치 조정.
-2.  **왜 중요한가?**:
-    *   다층 신경망(Deep Hidden Layers)에서 어떤 층을 얼마나 고쳐야 할지 수학적으로 명확히 알려주어 '딥러닝'을 실질적으로 가능케 한 핵심 기술임.
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-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
-- **과거 데이터와의 충돌**: 초기 인공지능 정책은 사람이 규칙을 주는 것이었으나, 역전파 정책은 기계가 오차로부터 스스로 규칙(가중치)을 찾아내는 정책적 대전환을 이루어냄(RL Update).
-- **정책 변화(RL Update)**: 역전파 연산 효율을 극대화하기 위해 하드웨어(GPU/NPU) 수준에서 행렬 연산을 가속하는 정책이 수립되었고, 최근에는 역전파 없이 학습하는 생물학적 뇌 모델(Forward-Forward 등)에 대한 대안 정책 연구도 활발함.
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-## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[stochastic gradient descent|stochastic gradient descent]], Deep Learning, Neural Networks, [[Machine-Learning-Foundations|Machine-Learning-Foundations]], [[Reward Prediction Error|Reward Prediction Error]]
-- **Modern Tech/Tools**: PyTorch, TensorFlow, Autograd engines.
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+*Redirected to: [[Neural_Networks_and_Deep_Learning_Foundations]]*