분류 전체보기266 [2025-1] 박경태 - 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 리뷰, (CH 3.3) 다차원 배열의 계산 다차원 배열의 계산다차원 배열은 숫자의 집합으로, 여러 차원으로 구성된 데이터를 다룰 수 있다. 이를 이용하면 신경망과 같은 복잡한 계산을 효율적으로 수행할 수 있다. 본 글에서는 다차원 배열의 개념과 행렬 연산, 그리고 이를 신경망에서 어떻게 활용하는지에 대해 살펴본다.다차원 배열다차원 배열은 여러 개의 숫자를 특정한 구조로 배치한 것이다. 파이썬에서는 numpy 라이브러리를 이용해 쉽게 다룰 수 있다.배열의 차원과 형태(shape)배열의 차원은 np.ndim() 함수로 확인할 수 있고, 배열의 형태는 shape 속성으로 알 수 있다. shape는 튜플 형태로 반환되며, 배열이 몇 개의 차원을 가지고 있는지를 나타낸다.1차원 배열1차원 배열은 단순히 숫자가 나열된 리스트와 유사하다. 예를 들어:impo.. 2025. 3. 5. [2025-1] 백승우 - A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents A-MEM: Agentic Memory for LLM AgentsWhile large language model (LLM) agents can effectively use external tools for complex real-world tasks, they require memory systems to leverage historical experiences. Current memory systems enable basic storage and retrieval but lack sophisticated memoryarxiv.org1. IntroductionLLM agent의 발전으로, 환경과 상호작용하고 작업을 실행하며 의사결정을 할 수 있게됨Reasoning과 planning 능력을 향상시키기 위해.. 2025. 3. 5. [2025-1] 윤선우 - 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 리뷰, (CH 3.5) 출력층 설계하기 신경망은 회귀와 분류에 사용된다. 이때 회귀(regression)란 입력 데이터에서 (연속적인) 수치를 예측하는 문제, 분류(classification)란 데이터가 어느 클래스에 속하느냐를 구별하는 문제를 일컫는다. 회귀에는 항등 함수를, 분류에는 소프트맥스 함수를 사용한다. 1. 항등 함수와 소프트맥스 함수 구현하기회귀에서 사용하는 항등함수는 입력을 그대로 출력한다. 그래서 출력층에 항등함수를 사용하면 입력 신호가 그대로 출력된다. 신경망 그림은 다음과 같이 표현된다:분류에서 사용하는 소프트맥스 함수의 식은 다음과 같이 표현된다:(이때 exp(x)는 e^x를, n은 출력층의 뉴런 수를, yk는 그중 k번째 출력임을 뜻한다.)소프트맥스의 출력은 모든 입력 신호로부터 화살표를 받는데, 이는 식의 분모에서도.. 2025. 3. 5. [2025-1] 백승우 - LegalAgentBench: Evaluating LLM Agents in Legal Domain LegalAgentBench: Evaluating LLM Agents in Legal DomainWith the increasing intelligence and autonomy of LLM agents, their potential applications in the legal domain are becoming increasingly apparent. However, existing general-domain benchmarks cannot fully capture the complexity and subtle nuances of real-worarxiv.org1. IntroductionLLM의 발전으로 법률 전문가들이 법률 연구, 계약서 작성, 판례 분석과 같은 업무를 더욱 효율적으로 처리할 수 있.. 2025. 3. 4. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 67 다음
