활성화 함수 완벽 가이드: 시그모이드에서 ReLU·GELU·SwiGLU까지 딥러닝 60년
퍼셉트론의 계단 함수부터 오늘날 대형 언어 모델을 떠받치는 SwiGLU까지, 트랜스포머 속 활성화 함수 60년의 진화를 정리한다. 시그모이드의 기울기 소실·지그재그 문제, ReLU의 한계, 게이팅 관점의 통합까지 단계별로 설명한다.
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활성화함수 최신 뉴스와 핵심 해설
활성화함수 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 6편을 최신순으로 모았습니다.
신경망 완전 기초 — 뉴런·가중치·은닉층·활성화 함수를 처음부터 이해하기
신경망을 '뇌'나 마법이 아니라 작은 계산기들의 층으로 설명한다. 뉴런 하나에서 시작해 가중치, 층 쌓기, 은닉층, ReLU 활성화 함수, 그리고 가중치가 학습되는 원리까지 단계별로 짚는다.
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신경망 작동 원리 완전정복: 가중치, 편향, 활성화 함수, 역전파
신경망을 함수 근사기로 이해하는 단계별 설명. 가중치와 편향, ReLU·시그모이드 같은 활성화 함수, 비용 함수와 경사하강, 그리고 학습을 빠르게 하는 역전파의 개념을 정리했다.
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신경망 쉽게 이해하기: 노드·가중치·활성화 함수로 곡선 맞추기
신경망은 복잡해 보이지만 본질은 데이터에 곡선을 맞추는 기계다. 약물 용량 예시로 노드와 연결, 가중치와 편향, 소프트플러스·ReLU 같은 활성화 함수가 어떻게 새로운 곡선을 만들어 데이터에 맞추는지 단계별로 보여준다.
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SwiGLU란? 최신 LLM이 GELU·ReLU 대신 쓰는 게이팅 활성화 함수 원리
팜(PaLM)과 라마(Llama) 같은 최신 LLM은 피드포워드 블록에서 GELU·ReLU 대신 SwiGLU를 쓴다. 게이트와 값 경로로 입력을 나눠 특징을 선택적으로 통과시키고, 너비를 8/3로 줄여 같은 연산량으로 더 낮은 손실을 얻는다. 원리와 구현, 함정을 정리했다.
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활성화 함수 쉽게 이해하기: 시그모이드·ReLU·소프트맥스와 기울기 소실·죽은 뉴런 문제
활성화 함수가 신경망에 비선형성을 더하는 원리부터, 시그모이드의 기울기 소실, ReLU의 죽은 뉴런 문제와 Leaky ReLU 같은 해결책, 분류에 쓰는 출력층 소프트맥스까지 핵심 개념을 초보자도 이해하기 쉽게 정리했습니다.
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