신경망 검증 (강의 노트)

요약

이 강의 노트는 신경망을 이론적으로 검증하는 방법을 다룹니다. 순전파(FFN) 신경망부터 재귀 및 주의력 메커니즘, 트랜스포머 구조까지 다양한 아키텍처를 포괄하며, 명세 언어와 알고리즘적 기법을 사용하여 모델의 정확성을 증명하는 이론적 접근 방식을 소개합니다.

핵심 포인트

• 신경망 검증은 단순히 테스트 케이스를 통과하는 것을 넘어선 이론적인 증명을 목표로 합니다.
• 다양한 신경망 아키텍처(FFN, RNN, Transformer 등)에 대한 검증 기법을 다룹니다.
• 명세 언어와 알고리즘적 검증 기법을 활용하여 모델의 동작을 형식적으로 분석합니다.