<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Mathematics on 3rd layer</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/tags/mathematics/</link><description>Recent content in Mathematics on 3rd layer</description><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ko-KR</language><lastBuildDate>Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://3rdlayer.uk/ko/tags/mathematics/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>ReLU 네트워크는 거대한 조각별 어파인 함수다</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/relu-piecewise-affine/</link><pubDate>Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/relu-piecewise-affine/</guid><description>ReLU 활성함수를 쓰는 신경망은 사실 입력공간을 다면체 조각으로 나누고, 각 조각 위에서 정확히 하나의 어파인 사상으로 붕괴한다. 이 관점을 뉴런 하나부터 인터랙티브 데모까지 층층이 쌓아 설명한다.</description></item><item><title>정보 기하학: AI는 어떻게 '가장 효율적으로' 배우는가</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/information-geometry/</link><pubDate>Sat, 09 Jan 2021 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/information-geometry/</guid><description>뉴턴의 F=ma가 물리 세계를 설명하듯, 정보 기하학은 AI가 배우는 과정을 설명합니다. 초보자를 위한 직관적 해설.</description></item></channel></rss>