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10_Wiki/Topics_GD/Neural-Networks (신경망 기초).md

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 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
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-tags: [ai, [[Deep-Learning]], neural-networks, foundations]
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     - **Layers:** 입력층(Input), 은닉층(Hidden), 출력층(Output)으로 구성. 은닉층이 많아질수록 '딥러닝'이 됨.
     - **Activation Functions:** ReLU, Sigmoid, Tanh 등. 신경망에 비선형성을 부여하여 복잡한 패턴 학습 가능하게 함.
     - **Forward Propagation:** 입력을 받아 출력을 계산하는 과정.
-    - **[[Backpropagation]]:** 실제 값과 예측 값의 오차를 뒤로 전달하여 가중치를 수정하는 학습 과정.
+    - **[[Backpropagation|Backpropagation]]:** 실제 값과 예측 값의 오차를 뒤로 전달하여 가중치를 수정하는 학습 과정.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 단순한 선형 분류기에서, 범용 함수 근사자(Universal Function Approximator)로서의 지위를 확보하며 모든 현대 AI 기술의 뿌리가 됨.
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 신경망의 기본 원리를 바탕으로 하되, 데이터 효율성을 위해 상위 수준의 인지 프레임워크와 결합하여 사용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Deep-Learning]], Artificial-Neural-Networks, [[Gradient-Descent]], [[Backpropagation]]
+- [[Deep-Learning|Deep-Learning]], Artificial-Neural-Networks, [[Gradient-Descent|Gradient-Descent]], [[Backpropagation|Backpropagation]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Neural-Networks (신경망 기초).md