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10_Wiki/Topics/AI/Layer-Normalization.md

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 id: DL-NORM-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, deep-learning, normalization, layer-norm, transformer, stability]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Layer Normalization (레이어 정규화)]]
+# Layer Normalization (레이어 정규화)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "데이터의 무리를 비교하지 말고, 각 샘플 내부의 통계를 다듬어 모델의 학습을 안정화하라" — 배치 단위가 아닌 각 데이터 샘플(Feature) 단위로 평균과 분산을 계산하여 정규화함으로써, 배치 크기에 구애받지 않고 일관된 학습 성능을 보장하는 기법.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트의 모든 트랜스포머 기반 에이전트 모델은 학습의 안정성과 빠른 수렴을 위해 모든 어텐션 블록 직후에 레이어 정규화 층을 배치함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Transformer-Architecture-Foundations]], [[Deep-Learning-Foundations]], [[Batch-Normalization-Foundations]], [[Weight-Initialization-Strategies]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Layer-Normalization.md]]
+- Transformer-Architecture-Foundations, Deep-Learning-Foundations, Batch-Normalization-Foundations, Weight-Initialization-Strategies
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Layer-Normalization.md