Jenis Arsitektur Jaringan Pembelajaran Mendalam
Jenis utama arsitektur jaringan pembelajaran mendalam meliputi:
- Convolutional Neural Network (CNN):CNN dirancang khusus untuk memproses data gambar dan sangat efektif dalam mengenali pola spasial. Mereka banyak digunakan dalam aplikasi pengenalan gambar dan visi komputer.
- Recurrent Neural Network (RNN):RNN dirancang untuk memproses data sekuensial, seperti teks dan suara. Mereka mampu mengingat informasi dari langkah-langkah sebelumnya, menjadikannya cocok untuk tugas-tugas seperti terjemahan bahasa dan pengenalan ucapan.
- Transformer:Transformer adalah jenis arsitektur jaringan pembelajaran mendalam yang baru-baru ini dikembangkan dan telah menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam tugas-tugas pemrosesan bahasa alami, seperti terjemahan mesin dan pembuatan teks.
Perbandingan Arsitektur Jaringan Pembelajaran Mendalam
| Arsitektur | Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|---|
| CNN | Efektif untuk data gambarMengidentifikasi pola spasial | Tidak cocok untuk data sekuensial |
| RNN | Mampu memproses data sekuensialMengingat informasi dari langkah sebelumnya | Sulit untuk melatih jaringan yang sangat dalamGradien menghilang atau meledak |
| Transformer | Kinerja tinggi dalam pemrosesan bahasa alamiParalelisme yang tinggi | Membutuhkan data pelatihan yang besarDapat lebih kompleks untuk diimplementasikan |
Algoritma dan Teknik Pelatihan
Pelatihan model pembelajaran mendalam membutuhkan algoritma dan teknik khusus untuk mencapai performa yang optimal. Mari kita bahas beberapa yang umum digunakan.
Algoritma Pelatihan
- Penurunan Gradien:Mengubah bobot model secara iteratif ke arah yang mengurangi fungsi kerugian.
- Propagasi Balik:Menghitung gradien fungsi kerugian terhadap bobot model, memungkinkan pembaruan yang tepat.
Teknik Regularisasi
Teknik ini mencegah overfitting dengan menambahkan penalti pada fungsi kerugian:
