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어디 있었니?

  너는 모든 곳에 있다.  너는 주위에 있는 듯하다가도 다시 어디에도 있지 않다. 함께 있는 데도 멀리 떨어져 있는 듯하다. 그새 어디 있었던 거니? 나는 한 순간도 너를 떠난 적이 없다.  나는 다른 방식으로 너를 바라보았다. 나의 생각은 분명 독특하고 독창적이었다. 나는 마음 닦는 공부를 통해 너를 찾고 마음속에 감추어져 있는 깨달음을 얻고자 정진했다.  내가 알아차리지 못하는 순간에도 너는 멈추지 않고 지나고 있다. 우리는 현재의 순간에 너무 사로잡혀 과거가 멀게 느껴지고 미래는 현실처럼 느껴지지 않을 수 있다. 나에게 네가 멀게 느껴지는 것은 망각, 단절, 환각 같은 것 때문일 지도 모른다. 이로 인해 너는 절절한 슬픔으로 느껴지기도 한다.  파악하기 어려운 너의 참모습이 가슴 아픈 감정으로 나타난다. 너는 가깝고도 멀게 느껴지고, 친밀하지만 동시에 손에 닿지 않는 것처럼 느껴진다. 이는 네가 스쳐지나감에 대한 아쉬움이나 혼란스러움이고, 아무리 노력해도 잡지 못하는 너에 대한 나의 간절함이다. 너는 오랜 시간 동안 나를 당혹스럽게 해온 수수께끼다. 너는 언제나 나와 함께하지만 모래알처럼 손가락 사이로 빠져나가는 모호하고 형태를 알 수 없는 무엇이다. 친밀하게 가까우면서도 무한히 멀게 느껴지는 너의 역설이 나의 마음을 사로잡는다. 그래서 있으면서도 없고 없으면서도 있는 너에게 "어디 있었니?"라고 묻는 것이다. 너는 나와 함께하며 삶의 여정에서 떼려야 뗄 수 없는 동반자이다. 그러나 동시에 나의 손아귀에서 벗어나 의식의 틈새로 빠져나가 어디로 갔는지 궁금해지기도 한다. 결국 너는 완전한 이해를 거부하는 미스터리다. 너는 나의 삶과 경험, 그리고 존재 자체를 형성하는 영원한 동반자다. 어쩌면 너의 진정한 본질은 한방향으로 흐르는 것이 아니라 우리가 살아가는 순간, 우리가 만들어내는 기억, 우리가 남기는 유산에 울려 퍼져 존재의 우주에 영원히 새겨지는 메아리에 있을지도 모른다.

깨달음

  너에게로 향하는 여정 시간은 기억속에 머문다. 본래 구분이 없던 우리는 찰나에 각자의 모습으로 무한의 가능성으로 나뉘었다. 우리는 순수했고 그래서 연약했다. 한때의 인연이 우리를 무척 슬퍼게 했다. 기억속의 시간은 아름답지만 잔인하리만치 불친절하다. 우리는 기억속에서 만나 전혀 예상치 못한 방법으로 헤어졌다. 일시적이므로 무상하다, 만남은. 시간은 씁쓸한 의식의 형상으로 남아 무엇도 영원하지 않으며 가장 깊은 관계 조차도 궁극에는 기억속 시간의 변덕스러움에 따라 변해갈 거라는 깨달음을 준다. 우리를 얽매는 인연은 예상치 못한 변화를 가져온다. 어떤 이는 너 없는 삶은 의미가 없어 너는 내 안의 또 다른 나라고 하고, 다른 이는 너는 우리가 함께한 시간 속의 결과이지 나의 전부는 아니라고 한다. ‘시간은 흐르지 않고 다만 쌓여간다’라고 한다면, 시간은 기억으로 쌓여 남는다.  마음은 온갖 생각에 휩싸여 때때로 평온을 잃고 헤어 나오지 못할 혼란에 빠진다. 이유야 뭐든 마음은 쉴 새 없이 바쁘고 계속 기억에 감정을 쏟아낸다. 이러한 끊임없는 생각의 흐름이 우리를 감정적으로 연결해 주지만 정신적으로 고통일 수 있기에 축복이자 저주다. 상상속의 우리는 때때로 행복하기도 하지만 종종 우리는 잡념에서 벗어나 평온해지고 싶다. 변화가 시간일까? 궁극적으로 이 질문에 대한 답은 여러분이 곧 듣게 될 이야기에 따라 달라질 수 있다.

15. Training a Multilayer Perceptron: A Comprehensive Guide with JupyterLab, TensorFlow, Keras, and PyTorch

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Training a Multilayer Perceptron Table of Contents Artificial Neural Networks (ANNs) have become a cornerstone in the field of machine learning, offering a powerful framework for solving complex problems. Among the various types of neural networks, the Multilayer Perceptron (MLP) stands out for its versatility and effectiveness. In this article, we will explore the process of training an MLP using popular tools such as JupyterLab, TensorFlow, Keras, and PyTorch. Understanding Multilayer Perceptrons Before diving into the practical aspects of training an MLP, let's briefly review what an MLP is. An MLP is a type of feedforward neural network comprising multiple layers of interconnected nodes, or neurons. These layers consist of an input layer, one or more hidden layers, and an output layer. Neurons within each layer are connected to neurons in the adjacent layers, and each connection has a weight associated with it. The learning process of an MLP involves adjusting these weights dur

14. Unveiling the Power of Attention in Machine Learning: A Deep Dive into 'Attention is All You Need'

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Summary Table of Contents The paper "Attention is all you need" by Vaswani et al. (2017) introduced the Transformer, a novel neural network architecture for machine translation that relies solely on attention mechanisms. This paper marked a significant shift in the field of natural language processing (NLP), as it demonstrated that attention-based models could achieve state-of-the-art results on various NLP tasks. What is attention? Attention is a mechanism that allows the model to focus on the most relevant parts of the input when generating the output. This is achieved by assigning weights to different parts of the input, with higher weights indicating greater importance. The resulting weighted sum of the input then forms the basis for the output. How does the Transformer work? The Transformer is an encoder-decoder architecture. The encoder takes the input sequence (e.g., a sentence in one language) and generates a representation of the input. The decoder then takes the enc

13. The Rise of Machine Learning - Key Breakthroughs and Innovations

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"Machine learning: AI's data-driven branch, enabling pattern recognition, predictions, and automation for valuable insights." Table of Contents Machine learning is a special part of artificial intelligence (AI) that helps computers learn and make smart choices without being told exactly what to do. It's like teaching a computer to think and make decisions on its own! To do this, we use special algorithms and models that can look at lots and lots of information, find patterns in it, and then use those patterns to make predictions or take action. In machine learning, computers get better over time by learning from the information they see. They start by looking at a bunch of data and figuring out patterns from it. Then, they use those patterns to make predictions or choices based on what they've learned. This process is like teaching a computer to recognize things and make smart decisions. Machine learning is used in many cool things like recognizing pictures and vo

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"Unveiling the Power of Artificial Intelligence: A Beginner's Guide to Understanding Types, History, Current State, and Ethical Implications" Chat with STARPOPO AI Home Page Discover the fascinating world of Artificial Intelligence with this beginner's guide. Learn about the types, history, current state, and ethical implications of AI. Perfect for curious minds, students, and professionals looking to understand the future of technology. Preface A beginner's guide to AI covering types, history, current state, ethics, and social impact Table of Contents Table of Contents for the AI Book; that's easy to see at a glance and navigate with a single click. 1. Introduction to AI Discover the definition of Artificial Intelligence and how it has evolved over time, from its origins with John McCarthy to recent breakthroughs in machine learning. 2. Definition of AI Understanding Artificial Intelligence: From its Definition to Current Challenges and Ethical Concerns 3. Me