docs: finalized wiki integrity maintenance (v3.0 standard) - pruned 1400+ stubs and fixed 11k+ ghost links

10_Wiki/Topics_GD/Backpropagation Through Time.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 id: BPTT-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [ai, [[Deep-Learning]], rnn, [[Backpropagation]], [[Sequence-Modeling]]]
+tags: [ai, [[Deep-Learning|Deep-Learning]], rnn, [[Backpropagation|Backpropagation]], [[Sequence-Modeling|Sequence-Modeling]]]
 last_reinforced: 2026-04-26
 ---
 
@@ -16,7 +16,7 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **세부 내용:**
     - **Unrolling:** RNN의 순환 구조를 시간에 따라 길게 펼쳐진 신경망으로 간주.
     - **Gradient Calculation:** 현재 시점의 손실 함수 기울기를 이전 시점의 가중치들까지 체인 룰(Chain Rule)을 통해 전달.
-    - **Vanishing/Exploding Gradient:** 시간이 길어질수록 기울기가 사라지거나 폭주하는 문제 발생. 이를 해결하기 위해 [[LSTM]]이나 GRU 같은 게이트 구조가 고안됨.
+    - **Vanishing/Exploding Gradient:** 시간이 길어질수록 기울기가 사라지거나 폭주하는 문제 발생. 이를 해결하기 위해 [[LSTM|LSTM]]이나 GRU 같은 게이트 구조가 고안됨.
     - **Truncated BPTT:** 연산 효율과 기울기 소실 방지를 위해 특정 시간 범위까지만 역전파를 수행.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
@@ -24,5 +24,5 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 실시간 시계열 센서 데이터 처리와 같은 특수 목적의 경량 RNN 모델 학습 시에만 BPTT 기법을 선별적으로 적용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Backpropagation]], Neural-Networks-Foundations, [[Sequence-to-Sequence-Models]], LSTM-and-GRU
+- [[Backpropagation|Backpropagation]], Neural-Networks-Foundations, [[Sequence-to-Sequence-Models|Sequence-to-Sequence-Models]], LSTM-and-GRU
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Backpropagation Through Time.md