Backpropagation
Backpropagation adalah algoritma yang digunakan untuk menghitung gradien kesalahan sehubungan dengan bobot JST. Gradien ini digunakan untuk menyesuaikan bobot selama proses pembelajaran, meminimalkan kesalahan prediksi.
Diagram Alur Cara Kerja JST
- Input data dimasukkan ke dalam JST.
- Neuron di lapisan pertama memproses data dan meneruskan hasilnya ke lapisan berikutnya.
- Proses ini berulang hingga lapisan terakhir.
- Lapisan terakhir menghasilkan output yang diprediksi.
- Output yang diprediksi dibandingkan dengan output yang diharapkan.
- Kesalahan antara output yang diprediksi dan yang diharapkan dihitung.
- Gradien kesalahan dihitung menggunakan backpropagation.
- Bobot JST disesuaikan menggunakan gradien kesalahan.
- Proses ini diulang hingga kesalahan dikurangi ke tingkat yang dapat diterima.
Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan saraf tiruan (JST) telah merevolusi berbagai industri dengan kemampuannya dalam menangani tugas-tugas kompleks yang biasanya sulit dilakukan oleh manusia. JST telah menemukan aplikasi luas di berbagai bidang, termasuk pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan banyak lagi.
Pengenalan Gambar
JST sangat efektif dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan gambar. Mereka dapat digunakan untuk mendeteksi objek, mengenali wajah, dan bahkan menghasilkan gambar baru. Misalnya, JST digunakan dalam sistem keamanan untuk mengidentifikasi individu, dan dalam aplikasi medis untuk mendiagnosis penyakit.
