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10_Wiki/Topics/AI/GRU.md

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 id: RNN-GRU-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, deep-learning, rnn, gru, lstm, sequence-modeling]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[GRU (Gated Recurrent Units, 게이트 순환 유닛)]]
+# GRU (Gated Recurrent Units, 게이트 순환 유닛)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "복잡한 기억 장치를 덜어내고, 핵심적인 정보의 업데이트와 망각에만 집중하여 학습의 효율을 극대화하라" — LSTM의 장점은 계승하면서도 구조를 단순화하여 연산량을 줄이고 기울기 소실 문제를 극복한 현대적인 순환 신경망(RNN) 변형 모델.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 단기 대화 이력을 요약하거나 시퀀스 기반의 이상 징후를 감지할 때, 연산 효율성이 높은 GRU 아키텍처를 우선적으로 고려함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[LSTM-Long-Short-Term-Memory]], [[RNN-Foundations]], [[Sequence-to-Sequence-Models]], [[Deep-Learning-Foundations]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/GRU.md]]
+- LSTM-Long-Short-Term-Memory, RNN-Foundations, [[Sequence-to-Sequence-Models]], Deep-Learning-Foundations
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/GRU.md