Implementasi Backpropagation dalam Jaringan Saraf

Implementasi backpropagation merupakan langkah penting dalam membangun jaringan saraf tiruan yang efektif. Proses ini melibatkan pembaruan bobot-bobot di setiap neuron berdasarkan error yang dihasilkan saat pelatihan. Dengan algoritma yang tepat, jaringan saraf mampu melakukan generalisasi dan memberikan prediksi yang akurat.

Proses Feedforward dan Backward

Langkah pertama adalah feedforward, di mana input diproses ke arah output. Setelah hasil prediksi dibandingkan dengan label sebenarnya, error dihitung dan dikembalikan ke jaringan melalui proses backward (backpropagation).

Pembaruan Bobot dan Bias

Selama backpropagation, bobot dan bias pada setiap neuron diperbarui menggunakan informasi gradien. Hal ini bertujuan untuk meminimalkan error pada output jaringan.

Pengaruh pada Performa Model

Implementasi backpropagation yang baik akan mempercepat konvergensi model dan meningkatkan akurasi. Banyak framework machine learning seperti TensorFlow dan PyTorch telah mengintegrasikan algoritma ini secara otomatis.