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 id: GRAD-EXPL-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, deep-learning, neural-networks, optimization, exploding-gradient]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Exploding Gradient Problem (기울기 폭주 문제)]]
+# Exploding Gradient Problem (기울기 폭주 문제)

 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "기울기가 눈덩이처럼 커져 학습이 파괴되지 않도록 제어하라" — 딥러닝 학습 과정에서 역전파되는 기울기 값이 층을 거듭할수록 기하급수적으로 커져 가중치가 매우 큰 값으로 업데이트되고, 결국 학습이 불안정해지거나 실패(NaN 발생)하는 현상.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 대규모 지식 임베딩 모델 학습 시, Gradient Clipping을 기본으로 설정하여 학습 초기 단계의 발산을 방지함.

 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Backpropagation]], [[Neural-Networks-Foundations]], [[Regularization-Techniques]], [[Deep-Learning-Foundations]]
- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Exploding-Gradient Problem.md]]
+- [[Backpropagation]], Neural-Networks-Foundations, [[Regularization-Techniques]], Deep-Learning-Foundations
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Exploding-Gradient Problem.md