blueapple8259/wikipedia_raw_ko huggingface dataset:
{{위키데이터 속성 추적}}
{{축구 선수 정보
| 이름 = 파비오 파라티치
| 연도10 = 1999-2000
| 출전7 = 15
| 골7 = 0
| 클럽8 = [[노바라 칼초|노바라]]
| 연도8 = 1997-1998
| 출전8 = 28
| 골8 = 1
| 클럽9 = [[팔레르모 FC|팔레르모]]
| 연도9 = 1998-1999
| 출전9 = 16
| 골9 = 0
| 클럽10 = [[칼초 레코 1912|레코]]
| 출전10 = 21
| 클럽7 = [[SSD 마르살라 칼초|마르살라]]
| 골10 = 0
| 클럽11 = [[US 사보이아 1908|사보이아]]
| 연도11 = 2000-2001
| 출전11 = 27
| 골11 = 1
| 클럽12 = [[ASD 줄리아노 칼초 1928|줄리아노]]
| 연도12 = 2001-2002
| 출전12 = 19
| 골12 = 0
| 클럽13 = [[SSD 시다티브린디시|브린디시]]
| 연도13 = 2002-2004
| 출전13 = 48
| 연도7 = 1997
| 골6 = 0
| 출생지 = [[이탈리아]] [[에밀리아로마냐주]] [[피아첸차]]
| 연도3 = 1992-1994
| 출생일 = 1972년 7월 13일 (49세)
| 전체 이름 = Fabio Paratici
| 포지션 = [[미드필더]], [[수비수]]
| 연도1 = 1988-1991
| 클럽1 = [[피아첸차 칼초 1919|피아첸차]]
| 출전1 = 5
| 골1 = 0
| 클럽2 = [[AC 팔라촐로|팔라촐로]]
| 연도2 = 1991-1992
| 출전2 = 11
| 골2 = 0
| 클럽3 = [[US 피오렌주올라|피오렌주올라]]
| 출전6 = 0
| 출전3 = 43
| 골3 = 0
| 연도4 = 1994-1995
| 클럽4 = [[US 사수올로 칼초|사수올로]]
| 출전4 = 5
| 골4 = 0
| 클럽5 = [[AC 파비아 1911|파비아]]
| 연도5 = 1995-1996
| 출전5 = 31
| 골5 = 1
| 클럽6 = [[US 사수올로 칼초|사수올로]]
| 연도6 = 1996
| 골13 = 2
}}

'''파비오 파라티치'''({{Llang|it|Fabio Paratici}}, [[1972년]] [[7월 13일]] ~ )는 [[이탈리아]] 출신의 은퇴한 축구선수로, 현재 [[토트넘 홋스퍼 FC]]의 단장이다.

== 선수 경력 ==
[[1988년]] [[피아첸차 칼초 1919]]에서 데뷔하여 당시 [[레가 프로 프리마 디비시오네|세리에 C1]], [[레가 프로 세콘다 디비시오네|세리에 C2]]의 팀들을 돌아다니다가 31세의 나이인 2004년 은퇴하였다.

== 프런트 경력 ==
[[2004년]] [[UC 삼프도리아]]에서 스카우트로 경력을 시작하였다.

[[2010년]] [[유벤투스 FC]] 수석 스카우트로 이적하였다.

[[2018년]] [[유벤투스 FC]] 단장으로 승진하였다.

[[2021년]] [[토트넘 홋스퍼 FC]] 단장으로 이적하였다.<ref>{{웹 인용|url=http://www.sisafocus.co.kr/news/articleView.html?idxno=261684|제목=토트넘, 파비오 파라티치 전 유벤투스 단장 계약… 오는 2024년까지|날짜=2021-06-13|언어=ko|확인날짜=2021-11-06}}</ref>

=== 주요 영입목록 ===

==== 삼프도리아 '''(2004~2010)''' ====

* [[다니엘레 가스탈델로]]
* [[크리스티안 마조]]
* [[페드로 오비앙]]
* [[안토니오 카사노]]
* [[잠파올로 파치니]]
* [[발테르 마차리|왈테르 마차리]]
* 루이지 델리니

==== 유벤투스 (2010~2021) ====

* [[알베르토 자케로니]]
* 루이지 델네리
* [[안토니오 콘테]]
* [[마시밀리아노 알레그리]]
* [[마우리치오 사리]]
* [[안드레아 피를로]]

* [[아르투로 비달]]
* [[폴 포그바]]
* [[카를로스 테베스]]
* [[파트리스 에브라]]
* [[파울로 디발라]]
* [[마리오 만주키치]]
* [[사미 케디라]]
* [[곤살로 이과인]]
* [[다니 아우베스]]
* [[도글라스 코스타]]
* [[보이치에흐 슈쳉스니]]
* [[마티아 데 실리오|마테아 데 실리오]]
* [[페데리코 베르나르데스키]]
* [[블레즈 마튀디]]
* [[크리스티아누 호날두]]
* [[레오나르도 보누치]]
* [[마테이스 더 리흐트]]
* [[에런 램지]]
* [[아드리앵 라비오]]
* [[잔루이지 부폰]]
* [[메리흐 데미랄]]
* [[크리스티안 로메로]]
* [[페데리코 키에사]]
* [[웨스턴 맥케니]]
* [[데얀 쿨루셰프스키]]

==== 토트넘 (2021~2023) ====

* [[누누 이스피리투 산투]]
* [[안토니오 콘테]]

* [[피에를루이지 골리니]]
* [[브리안 힐]]
* [[크리스티안 로메로]]
* [[이메르송 로얄|에메르송 로얄]]
* [[데얀 쿨루셰프스키]]
* [[로드리고 벤탕쿠르|로드리고 벤탄쿠르]]

== 각주 ==
<references />

[[분류:1972년 출생]]
[[분류:살아있는 사람]]
[[분류:이탈리아의 남자 축구 선수]]
[[분류:남자 축구 수비수]]
[[분류:남자 축구 미드필더]]
[[분류:피아첸차 칼초 1919의 축구 선수]]
[[분류:피오렌주올라의 축구 선수]]
[[분류:US 사수올로 칼초의 축구 선수]]
[[분류:마르살라 칼초의 축구 선수]]
[[분류:노바라 FC의 축구 선수]]
[[분류:팔레르모 FC의 축구 선수]]
[[분류:AC 파비아 1911의 축구 선수]]
[[분류:줄리아노바 칼초의 축구 선수]]
[[분류:US 사보이아의 축구 선수]]
[[분류:칼초 레코 1912의 축구 선수]]
[[분류:SSD 시다티브린디시의 축구 선수]]
[[분류:US 피오렌주올라의 축구 선수]]
[[분류:AC 팔라촐로의 축구 선수]]
[[분류:스포츠 단장]]
[[분류:축구 단장]]
[[분류:토트넘 홋스퍼 FC의 비선수진]]
[[분류:유벤투스 FC의 비선수진]]
[[분류:토트넘 홋스퍼 FC]]
[[분류:축구인]]
[[분류:UC 삼프도리아]]
[[분류:유벤투스 FC]]
[[분류:세리에 C의 축구 선수]]
{{위키데이터 속성 추적}}

[[파일:Kristallstruktur Zementit.png|섬네일|250픽셀|시멘타이트의 결정 구조]]
'''시멘타이트'''(Cementite)는 Fe<sub>3</sub>C의 화학식을 가지는 [[철]]의 [[준안정]]한 [[탄화물]]이다. 시멘타이트는 준안정하기 때문에 탄소가 조금 녹은 [[철]]과 [[흑연]]으로 석출되는 것이 가장 안정하다. 하지만 이러한 변태는 에너지 장벽이 너무 커서 거의 일어나지 않으며 고온에서는 천천히 [[오스테나이트]]와 [[흑연]]으로 분해된다.

{{전거 통제}}
{{토막글|공학}}

[[분류:탄화물]]
[[분류:철 화합물]]
[[분류:금속공학]]
{{위키데이터 속성 추적}}

[[파일:Ceramic magnets.jpg|섬네일|페라이트 자석]]

'''페라이트'''(ferrite)는 [[녹]]의 주성분인 [[산화 철(III)]](Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub>)에 금속 첨가물을 더한 물질로 [[준강자성]](페리자성)을 가지고 있다. [[철]]의 상온상압 형태인 [[페라이트 (철)|페라이트]]와는 다른 물질이다.

{{전거 통제}}
{{토막글|산업}}

[[분류:세라믹 재료]]
[[분류:자석]]
[[분류:강자성 물질]]
{{위키데이터 속성 추적}}

'''페라이트'''(ferrite) 또는 '''알파철'''은 [[체심입방격자]]의 철으로 [[강자성체]]이다. [[퀴리 온도]]에서 강자성을 잃고 [[상자성체]]가 된다. [[세라믹]] 물질이자 [[준강자성]](페리자성)을 가지는 [[페라이트 자석]]과는 다른 물질이다. [[오스테나이트]]보다 빈틈의 크기가 작기 때문에 [[탄소]]를 조금만 용해시킬 수 있다.

{{토막글|산업}}

[[분류:철]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''펄라이트'''(Pearlite)는 [[오스테나이트]]가 [[페라이트 (철)|페라이트]]와 [[시멘타이트]]로 공석반응에 따라 변태하여 생기는 라멜라상의 교대 구조이다. 급랭에 의해 생기는 [[베이나이트]]와는 구조가 다르다.

지구에서 가장 튼튼한 구조대량자재 중 하나이다.<ref name=strong>{{인용|last1= Raabe|first1=D.|last2= Choi|first2 =P. P.|last3= Li|first3=Y. J.|last4=Kostka|first4=A.|last5=Sauvage|first5=X.|last6=Lecouturier|first6=F.|last7=Hono|first7=K.|last8= Kirchheim|first8=R.|last9=Pippan|first9=R.|last10=Embury|first10=D.|title=Metallic composites processed via extreme deformation - Toward the limits of strength in bulk materials|publisher=MRS Bulletin|page=982|year=2010|volume=35}}.</ref>

== 공석강 ==
공석강(Eutectoid steel)은 원칙적으로는 온전히 펄라이트로 변환이 가능하다. 공석강의 응용 예로는 [[절삭공구]], 고강도 [[철사]], [[나이프]], [[끌]], [[못]] 등이 있다.

== 각주 ==
{{각주}}

{{토막글|공학}}

[[분류:금속공학]]
{{위키데이터 속성 추적}}

'''흑린'''(黑燐)은 상온상압에서 가장 안정하지만, 실제로는 만들기 힘든 [[인]]의 [[동소체]]이다. 그래서 얻기 쉬운 [[백린]]이 대신 [[표준상태]]로 사용된다.<ref>Housecroft C.E. and Sharpe A.G., ''Inorganic Chemistry'' (2nd ed., Pearson Prentice-Hall 2005) p.392</ref>

== 각주 ==
{{각주}}

{{토막글|화학}}

[[분류:인]]
{{위키데이터 속성 추적}}

'''고리 무리'''(ring strain) 또는 '''고리 긴장'''은 [[고리 화합물|고리]]의 [[결합각]]이 너무 좁거나 넓거나, 고리 구조로 인해 생기는 무리를 가리킨다. 원인은 각무리(angle strain)외에도 비틀림 무리(torsional strain) 있다.

== 같이 보기 ==
* [[브레트 규칙]](Bredt's rule)

{{토막글|화학}}

[[분류:물리유기화학]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Green_Lycurgus_Cup.jpg|섬네일| 위 사진과 같이 반사광에서 보면 컵의 이색성 유리가 녹색으로 보이지만 투과광에서 보면 유리가 빨간색으로 보인다.]]
'''리쿠르고스 컵'''(Lycurgus Cup)은 4세기 경에 [[이색성 유리]]로 만들어진 [[로마 유리|로마식 유리]] [[케이지 컵]]으로, 빛의 통과 방식에 따라 다른 색상을 보인다. 빛을 뒤에서 비추면 빨간색, 앞에서 비추면 녹색으로 보인다.<ref>British Museum Highlights; Freestone, 270–273; see also [http://cobweb.ecn.purdue.edu/~photspec/Press_files/NewsnViews_Leonhardt.pdf this pdf with good images under both lights]</ref> 리쿠르고스 컵은 유일하게 이색상 유리로 만들어진 로마 유리 완전 제품이며,<ref>[https://www.britishmuseum.org/explore/highlights/highlight_objects/pe_mla/t/the_lycurgus_cup.aspx British Museum – The Lycurgus Cup]</ref> 인상적인 색상 변화를 보여줌으로서<ref>Freestone, 271</ref> "우리가 알고 있는 시대 가장 화려한 유리"로 불러져 왔다.<ref>Harden, 248</ref>

== 각주 ==
 {{각주}}

== 외부 링크 ==

* 유튜브에서 2013년 시카고에서 전시된 리쿠르고스 컵의 [https://www.youtube.com/watch?v=_lweX0IT-uQ 색상 변화를 보여주는 짧은 영상]
* 시카고에서 만들어진 [https://www.youtube.com/watch?v=GhSu1HM7mXs 긴 팟캐스트]

{{전거 통제}}
{{토막글|도구}}

[[분류:대영박물관 소장품]]
[[분류:로마 제국의 미술]]
[[분류:미술 작품]]
[[분류:유물]]
[[분류:유리 공예]]
[[분류:나노재료]]
[[분류:디오니소스]]
[[분류:4세기 작품]]
{{위키데이터 속성 추적}}[[유기화학]]에서 '''브레트 규칙'''(Bredt's rule)은 고리가 충분히 크지 않은 이상 [[이중 결합]]이 다리형 고리 시스템에서 다리목(bridgehead)에 올 수 없다는 경험적 법칙이다. [[율리우스 브레트]]가 1902년에 처음으로 주장했고,<ref>{{저널 인용|title=Ueber isomere Dehydrocamphersäuren, Lauronolsäuren und Bihydrolauro-Lactone|journal=Ber. Dtsch. Chem. Ges.|last1=Bredt|first1=J.|last2=Houben|first2=Jos.|url=https://zenodo.org/record/1426048|year=1902|volume=35|issue=2|pages=1286–1292|language=German|doi=10.1002/cber.19020350215|last3=Levy|first3=Paul}}</ref> 1924년에 성문화했다.<ref>{{저널 인용|title=Über sterische Hinderung in Brückenringen (Bredtsche Regel) und über die ''meso-trans''-Stellung in kondensierten Ringsystemen des Hexamethylens|journal=Justus Liebigs Ann. Chem.|last=Bredt|first=J.|year=1924|volume=437|issue=1|pages=1–13|language=German|doi=10.1002/jlac.19244370102}}</ref> 규칙은 주로 탄소-탄소 및 탄소-질소 이중 결합을 가진 다리목을 다룬다.<ref name="Bansal">{{서적 인용|title=Organic Reaction Mechanisms|last=Bansal|first=Raj K.|year=1998|edition=3rd|publisher=McGraw-Hill Education|pages=14–16|chapter=Bredt's Rule|isbn=9780074620830|chapter-url=https://books.google.com/books?id=bga3xjLVCo0C&pg=PT29}}</ref>

예를 들어 아래 [[노보넨]]의 이성질체들 중 2개는 브레트 규칙을 위반해 생성되기에 너무 불안정하다.

[[파일:Norbornene isomers Bredt rule.png|center|500px]]

브레트 규칙은 다리목에 이중 결합이 있는 것은 고리에 트랜스 이중 결합이 있는 것과 같다는 사실의 결과이다. 다리목 원자와 인접 원자의 p 오비탈은 [[직교]]하므로 [[파이 결합]]의 형성을 위해 적절하게 정렬되지 않는다. 포셋은 S를 고리 시스템의 비다리목 원자의 수로 정의함으로써 규칙을 정량화했고, 두고리 시스템에서 S≥9여야 화합물이 안정하다고 주장했다.<ref>{{저널 인용|title=Bredt's Rule of Double Bonds in Atomic-Bridged-Ring Structures|journal=Chem. Rev.|last=Fawcett|first=Frank S.|year=1950|volume=47|issue=2|pages=219–274|doi=10.1021/cr60147a003}}</ref>

브레트 규칙은 다리형 고리 시스템에서 [[제거 반응]]으로부터 어떤 [[이성질체]]가 생성되는지 예측하는 데 유용하다.

== 각주 ==
{{각주}}

{{유기 반응}}
{{전거 통제}}
{{토막글|화학}}

[[분류:물리유기화학]]
[[분류:입체화학]]
{{위키데이터 속성 추적}}

[[파일:Bredt Julius.jpg|섬네일|250픽셀|율리우스 브레트]]
'''율리우스 브레트'''({{llang|de|Julius Bredt}}, 1855년 3월 29일 ~ 1937년 9월 21일)는 [[독일]]의 화학자로, [[장뇌]]의 구조와 [[브레트 규칙]]을 발견했다.

{{전거 통제}}
{{기본정렬:브레트, 율리우스}}

{{토막글|화학자}}

[[분류:1855년 출생]]
[[분류:1937년 사망]]
[[분류:독일의 화학자]]
[[분류:유기화학자]]
'''아우슈비츠'''({{llang|de|Auschwitz}})는 다음을 가리킨다.

* [[아우슈비츠 강제 수용소]]는 폴란드 오시비엥침에 위치한 나치 독일의 강제 수용소이다.
* 아우슈비츠(Auschwitz)는 폴란드 [[오시비엥침]]의 독일어 이름이다.
* 《[[아우슈비츠 (2011년 영화)|아우슈비츠]]》(Auschwitz)는 독일에서 제작된 우베 볼 감독의 2011년 드라마 영화이다.
* 《[[아우슈비츠 (2018년 영화)|아우슈비츠]]》(The Guard of Auschwitz)는 영국에서 제작된 2018년 드라마, 전쟁 영화이다.

== 같이 보기 ==
* {{in title|아우슈비츠}}

{{동음이의}}
{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
'''다층 퍼셉트론'''(Multilayer perceptron, MLP)은 [[퍼셉트론]]을 여러층 쌓은 [[순방향 신경망|순방향]]의 [[인공 신경망]]이다. 입력[[층 (기계 학습)|층]](input layer)과 은닉층(hidden layer)과 출력층(output layer)으로 구성된다. 각 층에서는 [[활성함수]]를 통해 입력을 처리한다.

== 응용 ==
MLP는 극단적으로 복잡한 문제를 대략적으로 해결할 수 있도록 확률적으로 문제를 해결하는 능력으로 인해 연구에 유용하다.

[[시벤코 정리]]에서 알 수 있듯 MLP는 범용 근사자이므로,<ref name="Cybenko1989">Cybenko, G. 1989. Approximation by superpositions of a sigmoidal function ''[[Mathematics of Control, Signals, and Systems]]'', 2(4), 303–314.</ref> [[회귀분석]]을 통해 수학적 모델을 만드는 데에 사용할 수 있다. 반응변수가 [[이분변인]]일 때 [[통계적 분류|분류]]는 회귀분석의 특수한 경우이므로 MLP는 좋은 분류 알고리즘이 된다.

1980년대에 MLP는 아주 유명한 머신러닝의 해결책이 되어 [[음성 인식]], [[이미지 인식]], [[기계 번역]] 등 다양한 분야에 그 활용처를 찾았다.<ref>Neural networks. II. What are they and why is everybody so interested in them now?; Wasserman, P.D.; Schwartz, T.; Page(s): 10-15; IEEE Expert, 1988, Volume 3, Issue 1</ref> 그러나 이후 훨씬 간단한 해결책인 [[서포트 벡터 머신]]과 강하게 경쟁하게 되었다.<ref>R. Collobert and S. Bengio (2004). Links between Perceptrons, MLPs and SVMs. Proc. Int'l Conf. on Machine Learning (ICML).</ref> [[딥 러닝]]이 성공을 거두면서 역전파 네트워크에 대한 관심이 다시 돌아오기도 했다.

== 각주 ==
{{각주}}

{{토막글|컴퓨터 과학}}

[[분류:인공신경망]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
'''활성화 함수'''(活性化函數, {{llang|en|activation function}})는 [[인공 신경망]]에서 입력을 변환하는 [[함수]]이다. [[ReLU]], [[시그모이드 함수]], [[쌍곡탄젠트]] 함수 등이 대표적인 활성화 함수이다.

인공 신경망에서 노드의 활성화 함수는 노드의 개별 입력과 가중치를 기반으로 노드의 출력을 계산하는 함수이다. 활성화 함수가 비선형인 경우 몇 개의 노드만 사용하여 사소한 문제를 해결할 수 있다.<ref>{{웹 인용|url=http://didattica.cs.unicam.it/lib/exe/fetch.php?media=didattica:magistrale:kebi:ay_1718:ke-11_neural_networks.pdf|title=Neural Networks, p. 7|last=Hinkelmann|first=Knut|website=University of Applied Sciences Northwestern Switzerland|access-date=2018-10-06|archive-date=2018-10-06|archive-url=https://web.archive.org/web/20181006235506/http://didattica.cs.unicam.it/lib/exe/fetch.php?media=didattica:magistrale:kebi:ay_1718:ke-11_neural_networks.pdf|url-status=dead}}</ref> 최신 활성화 함수에는 [[ReLU]]의 한 버전인 2018년 [[BERT]] 모델에 사용된 [[GELU]],<ref name="ReferenceA">{{ArXiv 인용|eprint=1606.08415 |title=Gaussian Error Linear Units (GELUs) |last1=Hendrycks |first1=Dan |last2=Gimpel |first2=Kevin |year=2016 |class=cs.LG}}</ref> 힌튼 등이 개발한 2012년 음성 인식 모델에 사용된 로지스틱(시그모이드) 함수,<ref>{{저널 인용|last1=Hinton |first1=Geoffrey |last2=Deng |first2=Li |last3=Deng |first3=Li |last4=Yu |first4=Dong |last5=Dahl |first5=George |last6=Mohamed |first6=Abdel-rahman |last7=Jaitly |first7=Navdeep |last8=Senior |first8=Andrew |last9=Vanhoucke |first9=Vincent |last10=Nguyen |first10=Patrick |last11=Sainath |first11=Tara|author11-link= Tara Sainath |last12=Kingsbury |first12=Brian |year=2012 |title=Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition |journal=IEEE Signal Processing Magazine |volume=29 |issue=6 |pages=82–97 |doi=10.1109/MSP.2012.2205597|s2cid=206485943 }}</ref> 2012년 AlexNet 컴퓨터에 사용된 ReLU 비전 모델과<ref>{{저널 인용|last1=Krizhevsky |first1=Alex |last2=Sutskever |first2=Ilya |last3=Hinton |first3=Geoffrey E. |date=2017-05-24 |title=ImageNet classification with deep convolutional neural networks |url=https://dl.acm.org/doi/10.1145/3065386 |journal=Communications of the ACM |language=en |volume=60 |issue=6 |pages=84–90 |doi=10.1145/3065386 |issn=0001-0782}}</ref><ref>{{저널 인용|last1=King Abdulaziz University |last2=Al-johania |first2=Norah |last3=Elrefaei |first3=Lamiaa |last4=Benha University |date=2019-06-30 |title=Dorsal Hand Vein Recognition by Convolutional Neural Networks: Feature Learning and Transfer Learning Approaches |url=http://www.inass.org/2019/2019063019.pdf |journal=International Journal of Intelligent Engineering and Systems |volume=12 |issue=3 |pages=178–191 |doi=10.22266/ijies2019.0630.19}}</ref> 2015 [[ResNet]] 모델이 포함된다.

== 개요 ==
=== 시그모이드 함수 ===
<math display="block">S(x) = \frac{1}{1 + e^{-(ax+b)}} = \frac{e^{ax+b}}{e^{ax+b} + 1}.</math>

== 같이 보기 ==
* [[함수]]

== 각주 ==
{{각주}}

{{토막글|컴퓨터 과학}}

[[분류:인공신경망]]
{{위키데이터 속성 추적}}

'''층'''(層), '''층위''' 또는 '''레이어'''(layer)란 [[인공 신경망]]에서 데이터를 모아서 보내는 단계와 관련된 개념이다. [[순방향 신경망]]에서는 먼저 나온 층에서 뒤에 나오는 층으로만 신호를 전달할 수 있고, [[순환 신경망]]에서는 그렇지 않다.

== 계층 유형 ==
첫 번째 유형의 계층은 완전 연결 계층이라고도 불리는 Dense 계층으로, 입력 데이터의 추상 표현에 사용된다. 이 계층에서 뉴런은 이전 계층의 모든 뉴런에 연결된다. [[다층 퍼셉트론]] 네트워크에서는 이러한 층이 서로 쌓인다.

Convolutional 계층은 일반적으로 이미지 분석 작업에 사용된다. 이 계층에서 네트워크는 가장자리, 텍스처 및 패턴을 감지한다. 그런 다음 이 계층의 출력은 추가 처리를 위해 완전 연결 계층으로 공급된다. ([[합성곱 신경망]] 모델 참고)

Pooling 계층은 입력되는 데이터의 크기를 줄이기 위해 사용된다.

Recurrent Layer는 메모리 기능을 이용한 텍스트 처리에 사용된다. Convolutional 계층과 유사하게 순환 계층의 출력은 일반적으로 추가 처리를 위해 완전 연결 계층에 공급된다. RNN 모델도 참조하세요.

Normalization 계층은 이전 계층의 출력 데이터를 조정하여 정규 분포를 얻는다. 그 결과 확장성과 모델 교육이 향상된다.

== 같이 보기 ==
* [[딥 러닝]]

{{토막글|컴퓨터 과학}}
[[분류:인공신경망]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
'''어텐션'''(attention)은 인간의 [[주의|주의집중]]을 모방하여 중요한 입력 부분을 다시 참고하는 [[기계 학습]] 기법이다. [[트랜스포머 (기계 학습)|트랜스포머]] 모델에 사용된다. 점곱 어텐션(dot-product attention)과 멀티헤드 어텐션(multi-head attention) 기법이 많이 사용된다.

어텐션 기법이 적용된 모델은 입력 데이터의 특정 부분에 큰 가중치를 두는 방식으로 주의를 집중한다. 네트워크가 이미지나 문장의 작은 부분일지라도 데이터의 중요한 부분에 더 집중해야 한다는 동기가 부여된다. 데이터의 어느 부분이 다른 부분보다 더 중요한지 학습하는 것은 상황에 따라 다르며 [[경사 하강법]]으로 학습된다.

어텐션 유사 메커니즘은 곱셈 모듈, 시그마 파이 단위, 하이퍼 네트워크와 같은 이름으로 1990년대에 도입되었다.<ref name="Lecun2020">{{영상 인용|people=Yann Lecun |date=2020 |title= Deep Learning course at NYU, Spring 2020, video lecture Week 6 | url=http://www.youtube.com/watch?v=ycbMGyCPzvE?t=3182 | access-date=2022-03-08 | time=53:00 }}</ref> 이 메커니즘의 유연성은 런타임에 고정된 상태로 유지되어야 하는 표준 가중치와 달리 런타임 중에 변경될 수 있는 "소프트 가중치"로서의 역할에서 비롯된다. 주의집중의 용도에는 "내부 어텐션 스포트라이트"("선형화된 셀프 어텐션"이 있는 변환기라고도 함)를 학습할 수 있는 빠른 가중치 컨트롤러<ref name="transform1992">{{저널 인용|last1=Schmidhuber|first1=Jürgen|author-link1=Jürgen Schmidhuber|date=1992|title=Learning to control fast-weight memories: an alternative to recurrent nets.|journal=Neural Computation|volume=4|issue=1 |pages=131-139}}</ref>의 메모리, 신경 튜링 기계, 차별화 가능한 신경 컴퓨터의 추론 작업, 변환기의 언어 처리 및 [[LSTM]]이 포함된다.<ref name="allyouneed">{{ArXiv 인용|last1=Vaswani|first1=Ashish|last2=Shazeer|first2=Noam|last3=Parmar|first3=Niki|last4=Uszkoreit|first4=Jakob|last5=Jones|first5=Llion|last6=Gomez|first6=Aidan N.|last7=Kaiser|first7=Lukasz|last8=Polosukhin|first8=Illia|date=2017-12-05|title=Attention Is All You Need|class=cs.CL|eprint=1706.03762}}</ref><ref name="Ramachandran2019">{{ArXiv 인용|last1=Ramachandran|first1=Prajit|last2=Parmar|first2=Niki|last3=Vaswani|first3=Ashish|last4=Bello|first4=Irwan|last5=Levskaya|first5=Anselm|last6=Shlens|first6=Jonathon|date=2019-06-13|title=Stand-Alone Self-Attention in Vision Models|class=cs.CV|eprint=1906.05909}}</ref><ref name="jaegle2021">{{ArXiv 인용|last1=Jaegle|first1=Andrew|last2=Gimeno|first2=Felix|last3=Brock|first3=Andrew|last4=Zisserman|first4=Andrew|last5=Vinyals|first5=Oriol|last6=Carreira|first6=Joao|date=2021-06-22|title=Perceiver: General Perception with Iterative Attention|class=cs.CV|eprint=2103.03206}}</ref><ref name="tiernan2021">{{웹 인용|last=Ray|first=Tiernan|title=Google's Supermodel: DeepMind Perceiver is a step on the road to an AI machine that could process anything and everything|url=https://www.zdnet.com/article/googles-supermodel-deepmind-perceiver-is-a-step-on-the-road-to-an-ai-machine-that-could-process-everything/|access-date=2021-08-19|website=ZDNet|language=en}}</ref>

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* [[Dan Jurafsky]] and James H. Martin (2022) [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ ''Speech and Language Processing'' (3rd ed. draft, January 2022)], ch. 10.4 Attention and ch. 9.7 Self-Attention Networks: Transformers
* [[Alex Graves (computer scientist)|Alex Graves]] (4 May 2020), [https://www.youtube.com/watch?v=AIiwuClvH6k&vl=en-GB Attention and Memory in Deep Learning] (video lecture), [[DeepMind]] / [[University College London|UCL]], via YouTube
* [https://www.youtube.com/watch?v=yGTUuEx3GkA Rasa Algorithm Whiteboard - Attention] via YouTube

{{토막글|컴퓨터 과학}}

[[분류:기계 학습]]
'''어텐션'''({{llang|en|Attention}})에는 다음 뜻이 있다.

* [[주의]]를 뜻하는 말
* [[주의 집중]]
** [[주의집중 (기계 학습)]]

== 음악 ==
* {{임시링크|Attention (NewJeans의 노래)|en|Attention (NewJeans song)}}: 2022년 노래
* Attention: 링고 스타의 음반 [[Stop and Smell the Roses]]의 노래
* Attention: 토쿄 호텔의 2009년 음반 [[Humanoid (음반)|Humanoid]]의 노래
* Attention: 더 위켄드의 2016년 음반 [[Starboy (음반)|Starboy]]의 노래

== 같이 보기 ==
* {{in title|어텐션}}

{{동음이의|작품}}
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Norbornene.png|섬네일|250픽셀]]
[[파일:Norbornene2.png|섬네일|250픽셀]]
[[파일:Norbornene3.png|섬네일|250픽셀]]
'''노보넨'''(Norbornene) 또는 '''노르보르넨'''은 [[고리 무리]]가 큰 [[두고리 화합물|두고리]] [[탄화수소]]이다. 두개의 다리 탄소가 1개, 2개, 2개의 탄소로 연결되어있는데 그 중 하나는 이중 결합을 포함한 구조이다. [[노보나다이엔]](Norbornadiene), [[노보네인]](Norbornane)등이 유사한 화합물이다.

== 생산 ==
노보넨은 [[사이클로펜타디엔]]과 [[에틸렌]]의 [[딜스-알더 반응]]에 의해 만들어진다.<ref>{{OrgSynth | first1= Paul |last1=Binger |first2=Petra |last2=Wedemann |first3=Udo H. |last3=Brinker| title = Cyclopropene: A New Simple Synthesis and its Diels-Alder Reaction with Cyclopentadiene | collvol = 10 | collvolpages = 231 | prep=v77p0254}}</ref><ref>{{OrgSynth | first1=Masaji |last1=Oda |first2=Takeshi |last2=Kawase |first3=Tomoaki |last3=Okada |first4=Tetsuya |last4=Enomoto | title = 2-Cyclohexene-1,4-dione | collvol = 9 | collvolpages = 186 | prep = cv9p0186}}</ref> 연관된 두고리 화합물에는 [[노보나디엔]]과 [[노보난]]이 있다. 노보넨과 노보나디엔은 모두 같은 탄소 골격과 두 개의 이중 결합을 가잔다. 노보난은 노보넨의 [[수소화]]에 의해 생성된다.

== 각주 ==
{{각주}}

{{탄화수소}}

{{전거 통제}}
{{토막글|화학}}

[[분류:두고리 화합물]]
[[분류:사이클로펜텐]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Vision Transformer.gif|섬네일|450x450px|이미지 분류를 위한 비전 변환기 아키텍처]]
'''비전 트랜스포머'''(Vision transformer)는 [[트랜스포머 (기계 학습)|트랜스포머]]로 구축된 [[컴퓨터 비전|이미지 처리]] 모델이다. 2020년  "An image is worth 16x16 words" 논문에 의해 이미지를 단어처럼 처리하면 어떨까 하는 아이디어에서 시작되어, 분야에 따라 종래의 [[합성곱 신경망]]과 비슷한 성능을 내고 있다.

잘 알려진 프로젝트로는 [[Xception]], [[잔차 신경망|ResNet]],<ref>{{ArXiv 인용|last1=Tan|first1=Mingxing|last2=Le|first2=Quoc V.|date=23 June 2021|title=EfficientNet V2: Smaller Models and Faster Training|class=cs.CV|eprint=2104.00298 <!-- unsupported parameters |url=https://arxiv.org/pdf/2104.00298.pdf|url-status=live --> }}</ref> DenseNet,<ref>{{ArXiv 인용|last1=Huang|first1=Gao|last2=Liu|first2=Zhuang|last3=van der Maaten|first3=Laurens|last4=Q. Weinberger|first4=Kilian|date= 28 Jan 2018|title=Densely Connected Convolutional Networks <!-- unsupported parameter |arxiv=1608.06993 --> |class=cs.CV|eprint=1608.06993}}</ref> Inception<ref name=":0">{{웹 인용|last=Sarkar|first=Arjun|date=2021-05-20|title=Are Transformers better than CNN's at Image Recognition?|url=https://towardsdatascience.com/are-transformers-better-than-cnns-at-image-recognition-ced60ccc7c8|access-date=2021-07-11|website=Medium|language=en}}</ref> 등이 있다.

== 응용 분야 ==
* [[컴퓨터 비전]]
* [[객체 탐지]]
* [[딥페이크]]
* [[영상 분할]]
* [[이상 탐지]]
* [[렌더링]]
* [[클러스터 분석]]
* [[무인 자동차]]

== 같이 보기 ==
* [[트랜스포머 (기계 학습)]]
* [[어텐션 (기계 학습)]]
* [[딥 러닝]]
* [[PyTorch]]
* [[텐서플로]]

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
*{{웹 인용|last=Igarashi|first=Yoshiyuki|date=2021-02-04|title=Are You Ready for Vision Transformer (ViT)?|url=https://towardsdatascience.com/are-you-ready-for-vision-transformer-vit-c9e11862c539|url-access=subscription|access-date=2021-07-11|website=Medium|language=en}}
*{{웹 인용|last=Coccomini|first=Davide|date=2021-05-03|url=https://towardsdatascience.com/on-dino-self-distillation-with-no-labels-c29e9365e382|url-access=subscription|title=On DINO, Self-Distillation with no labels|website=Towards Data Science|access-date=2021-10-03}}

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[[분류:영상 처리]]
[[분류:기계 학습]]
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}}

'''노보네인'''(Norbornane)은 탄소 7개를 가진 [[두고리 화합물|두고리]] 포화 [[탄화수소]]이다. 두 개의 다리 탄소가 1개, 2개, 2개의 탄소로 연결되어 있다. [[노보넨]](Norbornene), [[노보나다이엔]](Norbornadiene)등이 유사한 화합물이다. 화학식은 C<sub>7</sub>H<sub>12</sub>이며 [[녹는점]]은 88&nbsp;°C이다. 탄소 골격은 1,4- 위치에서 [[메틸렌 다리]]가 만들어진 [[사이클로헥세인]] 고리에서 유래한다.

원래 노보네인은 [[노캄포르]]의 환원으로 합성된다.<ref>{{저널 인용|last=Komppa |first=Gust. |last2=Beckmann |first2=Siegfried |title=Der Grundkörper der Camphergruppe, das Bicyclo-[1.2.2]-heptan, und die stereoisomeren Norborneole |journal=Naturwissenschaften |year=1934 |volume=22 |pages=171 |doi=10.1007/BF01496254 }}</ref>

== 같이 보기 ==
* [[노보넨]]
* [[노보나다이엔]]
== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* [http://www-jmg.ch.cam.ac.uk/data/molecules/misc/norbornane.html Norbornane in 3D]
* [http://www.sigmaaldrich.com/catalog/search/ProductDetail/ALDRICH/N32008 Datasheet at ''Sigma-Aldrich'']

{{탄화수소}}

{{토막글|화학}}

[[분류:두고리 화합물]]
[[분류:사이클로펜테인]]
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}}
}}
'''노보나다이엔'''(Norbornadiene)은 탄소 7개를 가진 [[두고리 화합물|두고리]] [[다이엔]]이다. 두개의 다리 탄소가 1개, 2개, 2개의 탄소로 연결되어 있고 2개의 탄소로 연결된 곳에 모두 [[이중 결합]]을 가지고 있다. [[노보넨]](Norbornene), [[노보네인]](Norbornane)등이 유사한 화합물이다.

== 반응 ==
[[아세트페논]] 등의 광화학 민감제의 도움을 받아 노보나다이엔의 [[광화학 반응]]을 통해 [[원자가 이성질체]]인 [[쿼드리시클란]]을 얻을 수 있다.<ref>{{OrgSynth | author = Smith, Claiborune D. | title = Quadricyclane | prep = cv6p0962 | collvol = 6  | collvolpages = 962 | year = 1988}}</ref>

:[[파일:Synthesis of quadricyclane from norbornadiene.png|300px]]

노보나다이엔-쿼드리시클란 쌍은 만일 쿼드리시클란에 저장된 [[변형 에너지]]를 노보나다이엔으로 조절하면서 방출할 수 있다면 [[태양 에너지]] 저장의 관심사 중 하나가 될 수 있다.<ref>{{저널 인용| title = Rh(III)-Photosensitized Interconversion of Norbornadiene and Quadricyclane |author1=Gregory W. Sluggett |author2=Nicholas J. Turro |author3=Heinz D. Roth  |name-list-style=amp | journal = [[J. Phys. Chem. A]] | year = 1997 | volume = 101 | pages = 8834–8838 | doi = 10.1021/jp972007h | issue = 47|bibcode=1997JPCA..101.8834S |citeseerx=10.1.1.130.1791}}</ref>

== 같이 보기 ==
* [[노보네인]]
* [[노보넨]]
== 각주 ==
{{각주}}

{{토막글|화학}}

[[분류:두고리 화합물]]
[[분류:사이클로펜텐]]
[[분류:다이엔]]