GPU 가속 애니메이션과 Deterministic Timing 기반의 NN 시각화 구현
I Built a Neural Network You Can Watch Train — Forward Pass, Loss, and Backprop, Animated
Residual Connection 도입으로 Loss 1.70 달성 및 층 심화 시 학습 안정성 확보
Time When More Layers Meant Worse Model ... Birth Of Residual
비선형 활성화 함수와 Attention 기반의 고차원 데이터 피팅 아키텍처 분석
Neural Networks: A Broad Overview
Feature Engineering에서 Representation Learning으로의 패러다임 전환
What Deep Learning Really Means — From Neural Networks to Modern AI
C언어 기반 순수 구현으로 Transformer 내부 동작을 완전히 제어한 TRiP 엔진
Show HN: TRiP – a complete transformer engine in C built from scratch just by me
Adam Optimizer와 Training Loop 구현을 통한 신경망 학습 최적화
Chapter 7: The Training Loop and Adam Optimiser
Derivative 기반 Loss 최소화를 통한 모델 Weight 최적화 메커니즘
Derivatives: Understanding Change
Decision Tree의 해석력과 Neural Network의 표현력을 결합한 Deep Neural Decision Trees
Deep Neural Decision Trees