Membangun jaringan saraf melibatkan beberapa langkah utama:
-
Pengumpulan dan Pemrosesan Awal Data: Kumpulkan dan atur data yang akan Anda gunakan untuk melatih dan menguji jaringan saraf Anda. Hal ini mungkin melibatkan pembersihan data, menangani nilai yang hilang, dan membaginya menjadi set pelatihan, validasi, dan pengujian.
-
Pilih Arsitektur Jaringan Neural: Tentukan jenis arsitektur jaringan saraf yang sesuai dengan masalah Anda. Ini bisa berupa jaringan saraf feedforward, jaringan saraf konvolusional (CNN) untuk data gambar, jaringan saraf berulang (RNN) untuk data sekuensial, atau arsitektur khusus lainnya.
-
Inisialisasi Model: Inisialisasi parameter jaringan saraf, seperti bobot dan bias, biasanya secara acak atau menggunakan teknik inisialisasi tertentu.
-
Propagasi Maju: Menjalankan propagasi maju dengan meneruskan data input melalui jaringan untuk membuat prediksi. Setiap lapisan melakukan operasi linier atau nonlinier pada masukan.
-
Hitung Kerugian: Bandingkan keluaran prediksi dengan keluaran sebenarnya untuk menghitung kerugian, yang mengukur seberapa jauh selisih prediksi dari nilai sebenarnya.
-
Backpropagation: Gunakan algoritme pengoptimalan (misalnya penurunan gradien) untuk memperbarui bobot jaringan dengan cara yang meminimalkan kerugian. Langkah ini melibatkan penghitungan gradien fungsi kerugian sehubungan dengan bobot jaringan, kemudian menyesuaikan bobotnya untuk meminimalkan kerugian.
-
Iterasi: Ulangi langkah propagasi maju, penghitungan kerugian, dan propagasi mundur untuk beberapa iterasi atau periode guna meningkatkan performa model.
Lapisan dalam arsitektur jaringan saraf yang khas meliputi:
-
Lapisan Input: Lapisan ini menerima data masukan, baik itu gambar, teks, nilai numerik, dll. Jumlah node pada lapisan ini sesuai dengan jumlah fitur yang dimasukkan.
-
Lapisan Tersembunyi: Lapisan ini berada di antara lapisan masukan dan keluaran dan bertanggung jawab untuk mengekstrak fitur yang relevan dari data masukan. Dalam jaringan saraf dalam, mungkin terdapat beberapa lapisan tersembunyi, dan setiap lapisan terdiri dari neuron atau node.
-
Lapisan Keluaran: Lapisan terakhir yang menghasilkan keluaran model. Jumlah node pada lapisan ini bergantung pada jenis masalahnya - misalnya, untuk klasifikasi biner, mungkin terdapat satu node untuk satu keluaran, sedangkan untuk klasifikasi kelas jamak, mungkin terdapat beberapa node yang mewakili kelas berbeda.
Jaringan saraf juga ditentukan oleh:
-
Fungsi Aktivasi: Setiap lapisan (kecuali lapisan masukan) biasanya menyertakan fungsi aktivasi yang memperkenalkan nonlinier ke dalam jaringan, sehingga memungkinkan jaringan mempelajari pola yang kompleks. Fungsi aktivasi umum termasuk ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh, dll.
-
Koneksi (atau Bobot): Setiap node di lapisan terhubung ke setiap node di lapisan berikutnya dengan bobot yang terkait dengan setiap koneksi. Bobot ini disesuaikan selama proses pelatihan untuk mengoptimalkan kinerja jaringan.
Arsitektur jaringan saraf yang berbeda mungkin memiliki variasi atau lapisan tambahan khusus untuk tujuannya, namun lapisan ini membentuk struktur dasar jaringan saraf.
