<?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>어트랙터 on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/%EC%96%B4%ED%8A%B8%EB%9E%99%ED%84%B0/</link><description>Recent content in 어트랙터 on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sat, 16 May 2026 16:28:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/%EC%96%B4%ED%8A%B8%EB%9E%99%ED%84%B0/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>내 인생을 바꾼 논문 — 홉필드 네트워크, 뇌에서 꺼낸 기억의 수학</title><link>https://techllm.github.io/posts/hopfield-network-1982-neural-memory/</link><pubDate>Sat, 16 May 2026 16:28:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/hopfield-network-1982-neural-memory/</guid><description>1982년 홉필드가 쓴 단 다섯 쪽짜리 논문이 인공신경망과 AI 혁명의 씨앗이 됐다. UPenn 신경과학자 Maria Geffen이 회고한 그 논문의 핵심과, 생물학에 뿌리를 둔 계산 모델이 왜 수십 년 뒤에도 살아남는지 살펴본다.</description></item></channel></rss>