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10_Wiki/Topics/Deep-Learning.md

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 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
 - **추출된 패턴:** 입력 데이터가 계층적인 레이어를 통과하며 저차원의 특징(선, 면)에서 고차원의 개념(얼굴, 사물)으로 응축되고, 오차 역전파를 통해 가중치를 스스로 최적화하는 학습 패턴.
 - **핵심 3요소:**
-    - **Architecture:** 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된 다층 퍼셉트론(MLP) 및 다양한 변형.
+    - **[[Architecture]]:** 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된 다층 퍼셉트론(MLP) 및 다양한 변형.
     - **Activation Function:** 비선형성을 부여하여 복잡한 함수 근사를 가능하게 함 (ReLU, Sigmoid 등).
     - **Backpropagation & Optimizer:** 예측 오차를 뒤로 전달하여 경사 하강법(SGD, Adam 등)으로 가중치 수정.
 - **의의:** 사람이 특징(Feature)을 직접 정의하던 'Feature Engineering' 시대를 끝내고, 모델이 데이터를 스스로 이해하는 시대를 엶.