Lihat sumber Jaringan Saraf Dalam (Deep Neural Networks)

Jaringan saraf dalam, atau [[deep neural networks]], adalah jenis jaringan saraf tiruan yang memiliki lebih dari satu [[hidden layer]]. Jaringan ini dikenal mampu menangkap pola yang sangat kompleks dalam data, sehingga sangat efektif untuk tugas-tugas seperti [[pengenalan wajah]], [[pemrosesan bahasa alami]], dan [[deteksi objek]]. Penerapan deep neural networks telah membawa kemajuan pesat di berbagai bidang teknologi.

== Ciri-ciri Jaringan Saraf Dalam ==
Salah satu ciri utama jaringan saraf dalam adalah jumlah lapisan tersembunyi (hidden layers) yang banyak. Setiap lapisan bertugas mengekstrak fitur yang semakin kompleks dari data input. Dengan lebih banyak lapisan, jaringan dapat mempelajari representasi fitur yang lebih abstrak.

== Algoritma Backpropagation ==
Keberhasilan jaringan saraf dalam sangat bergantung pada algoritma [[backpropagation]], yaitu metode untuk memperbarui bobot jaringan berdasarkan error output. Backpropagation memungkinkan pelatihan jaringan yang sangat dalam dan kompleks.

== Tantangan dan Solusi ==
Meskipun memiliki banyak keunggulan, pelatihan deep neural networks juga menghadapi tantangan seperti [[overfitting]] dan [[vanishing gradient]]. Untuk mengatasi masalah ini, berbagai teknik seperti [[dropout]] dan [[batch normalization]] digunakan.