PyTorch와 Lightning AI 기반의 Custom LSTM Low-level 설계
Building LSTMs with PyTorch and Lightning AI Part 1: First Steps with LSTMs
Imperfect Information 극복을 통한 다중 룰 마작 AI 엔진 구현 및 학습 비용 40% 절감
Why Mahjong AI is 10x Harder Than Go AI (And What We Learned Building One)
Attention 메커니즘을 통한 Decoder의 문맥 파악 및 디코딩 최적화
Understanding Attention Mechanisms – Part 6: Final Step in Decoding
Attention 메커니즘에서 Cosine Similarity 계산을 Dot Product로 단순화하여 분모 제거로 연산 복잡도 감소
Understanding Attention Mechanisms – Part 3: From Cosine Similarity to Dot Product
Zenvest가 매개변수 기반 보험(Parametric Insurance) 모델과 실시간 데이터 트리거를 결합해 긱 워커의 보험금을 서류 없이 수초 내 지급
Building Zenvest: Instant Insurance Payouts Using AI & Real-Time Triggers
GodFin LSTM 트레이딩 봇이 Walk-Forward 검증과 Subprocess 메모리 격리로 67% 종목에서 매매 수익 추월
I Built an LSTM Trading Bot That Beats Buy-and-Hold on 67% of Tickers — Here's What I Learned
Seq2Seq 모델의 단일 context vector 구조가 긴 문장 처리 시 초기 단어 손실 문제를 발생시켜 Attention 메커니즘 도입의 필요성 제시
Understanding Attention Mechanisms – Part 1: Why Long Sentences Break Encoder–Decoders
Seq2Seq 디코더가 EOS 토큰 예측 또는 최대 길이 도달로 생성을 중단하는 메커니즘 설명
Understanding Seq2Seq Neural Networks – Part 8: When Does the Decoder Stop?