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

10_Wiki/Topics_GD/Perceptrons-Foundations.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 id: AI-PERCEPT-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [ai, [[Deep-Learning]], perceptron, roseblatt, history, neural-networks, linear-classifier]
+tags: [ai, [[Deep-Learning|Deep-Learning]], perceptron, roseblatt, history, neural-networks, linear-classifier]
 last_reinforced: 2026-04-26
 ---
 
@@ -16,7 +16,7 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **역사적 의의와 한계:**
     - **First Wave:** 1950년대 인공지능 낙관론의 중심.
     - **XOR Problem:** 단층 퍼셉트론은 선형적으로 분리되지 않는 데이터(XOR 등)를 학습할 수 없다는 마빈 민스키의 비판으로 인해 AI의 첫 번째 암흑기 유발.
-    - **Legacy:** 이 한계를 극복하기 위해 다층 퍼셉트론(MLP)과 오차 역전파([[Backpropagation]])가 등장하며 현대 딥러닝의 토대가 됨.
+    - **Legacy:** 이 한계를 극복하기 위해 다층 퍼셉트론(MLP)과 오차 역전파([[Backpropagation|Backpropagation]])가 등장하며 현대 딥러닝의 토대가 됨.
 - **의의:** 신경망의 가장 원초적인 단위로서, 현대의 복잡한 딥러닝 아키텍처 역시 이 단순한 퍼셉트론들이 수없이 연결되어 만들어진 거대한 지능임을 상기시킴.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
@@ -24,5 +24,5 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **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.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Neural-Networks-for-Beginners]], [[Multilayer-Perceptron-MLP]], Backpropagation-Foundations, Deep-Learning-Foundations
+- [[Neural-Networks-for-Beginners|Neural-Networks-for-Beginners]], [[Multilayer-Perceptron-MLP|Multilayer-Perceptron-MLP]], Backpropagation-Foundations, Deep-Learning-Foundations
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Perceptrons-Foundations.md