Node dalam Neural Network

Dalam jaringan saraf tiruan (neural network), node dikenal sebagai neuron atau unit pengolah. Setiap node menerima satu atau beberapa input, memprosesnya melalui fungsi aktivasi, dan menghasilkan output yang dikirim ke node lain.

Struktur Node dalam Neural Network

Node pada neural network tersusun dalam beberapa lapisan: input layer, hidden layer, dan output layer. Setiap node pada lapisan tersembunyi dan output menerima input dari node sebelumnya dan memprosesnya secara matematis.

Fungsi Aktivasi Node

Setiap node menggunakan fungsi aktivasi seperti sigmoid, relu, atau tanh untuk menentukan output berdasarkan input yang diterima. Fungsi ini penting dalam mengatur kompleksitas model dan kemampuan belajar.

Peran Node dalam Pembelajaran Mesin

Node dalam neural network berperan penting dalam proses machine learning. Melalui proses pelatihan, bobot (weight) pada setiap node disesuaikan agar output jaringan semakin akurat.