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

10_Wiki/Topics_GD/PyTorch-Foundations.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 id: DL-PYTORCH-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [ai, [[Deep-Learning]], pytorch, tensors, autograd, framework, python]
+tags: [ai, [[Deep-Learning|Deep-Learning]], pytorch, tensors, autograd, framework, python]
 last_reinforced: 2026-04-26
 ---
 
@@ -12,7 +12,7 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 > "데이터를 유연한 텐서의 흐름(Tensors)으로 정의하고, 수학적 기울기를 자동으로 추적(Autograd)하여, 파이썬다운 우아함으로 지능의 아키텍처를 구현하라" — 페이스북(현 Meta)에서 개발한 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 동적 계산 그래프와 파이썬 지향적 설계로 현대 딥러닝 연구 및 실무의 표준이 된 프레임워크.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-- **추출된 패턴:** "Tensor [[Opera]]tions and Automatic Differentiation" — 다차원 배열 연산을 GPU 가속을 통해 고속으로 처리하고, 복잡한 신경망 연산 과정에서의 미분값을 역전파([[Backpropagation]]) 시점에 자동으로 계산해주는 핵심 패턴.
+- **추출된 패턴:** "Tensor [[Opera|Opera]]tions and Automatic Differentiation" — 다차원 배열 연산을 GPU 가속을 통해 고속으로 처리하고, 복잡한 신경망 연산 과정에서의 미분값을 역전파([[Backpropagation|Backpropagation]]) 시점에 자동으로 계산해주는 핵심 패턴.
 - **주요 구성 요소:**
     - **Tensors:** GPU 가속이 가능한 다차원 배열. PyTorch의 기본 데이터 단위.
     - **Autograd:** 미분값 계산을 자동화하는 엔진.
@@ -25,5 +25,5 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 내부 학습 로직 및 임베딩 모델 구현 시, 코드 가독성과 커스터마이징 자유도가 높은 PyTorch를 표준 프레임워크로 사용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[PyTorch-Lightning]], Deep-Learning-Foundations, Backpropagation-Foundations, GPU-[[Optimization]]-Foundations
+- [[PyTorch-Lightning|PyTorch-Lightning]], Deep-Learning-Foundations, Backpropagation-Foundations, GPU-[[Optimization|Optimization]]-Foundations
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/PyTorch-Foundations.md