범주론적 딥러닝 해설: 기하 딥러닝의 한계와 가중치 공유, 신경망 설계를 통합할 이론 찾기
언어모델이 왜 간단한 덧셈에서 무너지는지에서 출발해, 대칭성에 기댄 기하 딥러닝의 한계와 가중치 공유의 이론적 근거, 그리고 범주론을 써서 신경망 설계 전체를 하나의 틀로 통합하려는 딥마인드 연구진의 시도까지 대담 내용을 정리했다.
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기하딥러닝 최신 뉴스와 핵심 해설
기하딥러닝 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 2편을 최신순으로 모았습니다.
등변 신경망 입문 정리 — 등변성과 불변성의 차이, 대칭성 군론 기초, 알파폴드2 활용까지
CNN이 이동에는 강하면서 회전에는 약한 이유에서 출발해 등변성과 불변성의 차이, 대칭성과 군론의 기초, 그리고 알파폴드2와 의료 영상 진단에 실제로 쓰인 등변 신경망 사례까지 입문자 눈높이로 정리했다.
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