Fungsi Aktivasi dalam Jaringan Saraf Tiruan

Fungsi aktivasi adalah komponen penting dalam jaringan saraf tiruan yang menentukan apakah suatu neuron harus diaktifkan atau tidak. Fungsi ini membantu jaringan untuk belajar dan memodelkan hubungan non-linear dalam data. Tanpa fungsi aktivasi, jaringan saraf hanya akan mampu mempelajari hubungan linier saja.

Jenis-jenis Fungsi Aktivasi

Beberapa fungsi aktivasi yang umum digunakan antara lain sigmoid, tanh, dan ReLU (Rectified Linear Unit). Setiap fungsi memiliki karakteristik dan kegunaan tertentu sesuai dengan jenis data dan arsitektur jaringan.

Peran dalam Pembelajaran

Fungsi aktivasi mempengaruhi performa jaringan saraf dalam proses pembelajaran. Misalnya, ReLU sering digunakan pada hidden layer karena dapat mengatasi masalah vanishing gradient yang sering terjadi pada fungsi sigmoid atau tanh.

Pemilihan Fungsi Aktivasi

Pemilihan fungsi aktivasi yang tepat sangat penting untuk keberhasilan pelatihan jaringan. Peneliti dan praktisi sering melakukan eksperimen dengan berbagai jenis fungsi untuk mendapatkan hasil yang optimal dalam deep learning.