Lihat sumber Jaringan Saraf Tiruan dalam Pembelajaran Mendalam

Jaringan saraf tiruan adalah struktur utama yang digunakan dalam pembelajaran mendalam. Model ini terinspirasi oleh cara kerja otak manusia, di mana neuron-neuron saling terhubung untuk memproses informasi. Dalam konteks pembelajaran mendalam, jaringan saraf terdiri dari banyak lapisan yang memungkinkan pencarian pola yang sangat kompleks.

== Komponen Utama ==
Setiap jaringan saraf tiruan memiliki tiga jenis lapisan utama: lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Lapisan tersembunyi sering kali berjumlah banyak dalam pembelajaran mendalam, yang membedakannya dari [[Pembelajaran Mesin]] tradisional.

== Proses Pelatihan ==
Jaringan dilatih menggunakan algoritma [[backpropagation]] dan optimisasi [[gradient descent]]. Proses ini bertujuan untuk meminimalkan kesalahan prediksi dengan menyesuaikan bobot antar neuron.

== Tantangan dan Solusi ==
Salah satu tantangan utama adalah overfitting, di mana model terlalu menyesuaikan diri pada data pelatihan. Teknik seperti [[regularisasi]], [[dropout]], dan augmentasi data sering digunakan untuk mengatasi masalah ini.