신경망 작동 원리 쉽게 이해하기: 뉴런, 가중치, 바이어스로 손글씨 숫자를 읽는 구조
28x28 픽셀 손글씨 숫자를 인식하는 가장 단순한 신경망을 따라가며 뉴런, 액티베이션, 가중치, 바이어스가 각각 무슨 일을 하는지 그림처럼 풀어 설명한 강의를 정리했다.
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AI TOPIC
3Blue1Brown 최신 뉴스와 핵심 해설
3Blue1Brown 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 9편을 최신순으로 모았습니다.
경사 하강법이란 무엇인가? 신경망이 스스로 학습하는 딥러닝의 핵심 원리를 쉽게 이해하기
3Blue1Brown 한국어가 손글씨 숫자 인식 신경망을 예로 들어 경사 하강법을 설명한다. 비용 함수를 최소화하도록 가중치와 바이어스를 조금씩 조정하며 학습이 이뤄지는 딥러닝의 핵심 원리와 그 한계까지 풀어낸다.
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트랜스포머 어텐션 원리, 3Blue1Brown이 시각적으로 설명한 LLM 내부 구조
챗봇을 떠받치는 트랜스포머가 단어를 벡터로 바꾸고 어텐션으로 문맥을 주고받는 과정을, 3Blue1Brown의 강연을 토대로 토큰·임베딩·쿼리·키·값까지 쉽게 정리했다.
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트랜스포머 어텐션 원리 완전 해설 – 쿼리·키·값으로 보는 LLM 핵심 구조
3Blue1Brown이 풀어낸 트랜스포머의 어텐션 메커니즘. 임베딩, 쿼리·키·값 행렬, 소프트맥스, 멀티헤드까지 LLM이 문맥을 이해하는 방식을 단계별로 정리했다.
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신경망 구조 쉽게 이해하기 — 뉴런·가중치·편향으로 보는 딥러닝 입문
3Blue1Brown이 손글씨 숫자 인식을 예로 신경망의 구조를 설명한다. 뉴런, 층, 가중치, 편향, 시그모이드 함수가 어떻게 맞물려 작동하는지 수학으로 풀어낸다.
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고차원 구의 부피 공식: 5차원에서 최대, 100차원에선 거의 0이 되는 이유
3Blue1Brown이 고차원 공의 부피 공식을 직접 유도한다. 아르키메데스의 발상을 일반화한 '나이트 무브'와 재귀 관계로 공식을 세우고, 부피가 5차원에서 정점을 찍은 뒤 차원이 높아질수록 거의 0으로 줄어드는 직관에 어긋난 사실을 설명한다.
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털난 공 정리 쉽게 이해하기 — 구 위 벡터장과 위상수학의 우아한 증명
구 표면을 빈틈없이 빗는 것은 왜 불가능할까? 3Blue1Brown이 게임·바람·전파의 예와 플럭스를 이용한 아름다운 증명으로 털난 공 정리를 설명합니다.
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라플라스 변환 직관적으로 이해하기 — 극, s-평면, 그리고 진동하는 시스템 분석
라플라스 변환이 미분방정식을 어떻게 대수식으로 바꾸는지, 극과 s-평면이 시스템의 진동·감쇠·성장을 어떻게 드러내는지 외력을 받는 스프링 예제로 설명합니다.
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이미지의 로그를 취한다는 것 — 에셔 판화 전시장과 등각사상 (3Blue1Brown)
3Blue1Brown은 M.C. 에셔의 ‘판화 전시장’에 담긴 무한 확대 고리를, 이미지에 복소 로그와 지수함수를 적용하는 등각사상으로 재현하며 그 수학적 원리를 시각적으로 풀어낸다.
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