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    확률적 경사하강법 (stochastic gradient descent, SGD)은 대규모 데이터에 대한 심층학습을 가능케 한 결정적인 기법으로, 지금까지 영상, 음성 등 모든 양식의 최첨단 심층학습 모델에 사용되고 있다. 이에 따라, SGD의 특성을 분석하기 위한 다양한 이론적인 연구가 진행되고 있다. 특히 심층학습 모델의 확률 적 경사소음 (stochastic gradient noise, SGN)을 확률 과정으로 모델링하며, SGN의 실험적인 분포를 토 대로 SGD에 대응되는 확률과정의 특성을 분석하는 방향이 있다. 본 논문에서는 그래프 신경망 (grap ... 전체 초록 보기

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