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10_Wiki/Topics/AI/Momentum-and-Optimization.md

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 id: DL-OPT-MOM-001
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 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, deep-learning, optimization, momentum, gradient-descent, adam]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Momentum and Optimization (모멘텀과 최적화)]]
+# Momentum and Optimization (모멘텀과 최적화)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "기울기의 관성(Velocity)을 이용하여 평탄한 길은 빠르게 주파하고, 웅덩이(Local Minima)는 과감하게 뛰어넘어라" — 경사 하강법에 물리적인 '운동량' 개념을 도입하여, 이전 업데이트의 방향과 속도를 현재 학습에 반영함으로써 수렴 속도를 높이고 최적화의 안정성을 확보하는 기법.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 거대 언어 모델의 가중치 업데이트 시, 안정적인 수렴과 일반화 성능을 극대화하기 위해 AdamW(가중치 감쇠가 포함된 Adam)와 적절한 모멘텀 계수(0.9)를 기본값으로 사용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Gradient-Descent-Foundations]], [[Hyperparameter-Optimization]], [[Global-vs-Local-Optima]], [[Deep-Learning-Foundations]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Momentum-and-Optimization.md]]
+- Gradient-Descent-Foundations, [[Hyperparameter-Optimization]], [[Global-vs-Local-Optima]], Deep-Learning-Foundations
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Momentum-and-Optimization.md