Backpropagation dalam Neural Network

Backpropagation adalah algoritma utama yang digunakan untuk melatih jaringan syaraf tiruan, khususnya yang memiliki banyak lapisan tersembunyi. Metode ini memungkinkan jaringan untuk belajar dari kesalahan dengan menyesuaikan bobot secara bertahap berdasarkan perbedaan antara output prediksi dan nilai sebenarnya.

Prinsip Kerja Backpropagation

Backpropagation bekerja dengan menghitung gradien dari fungsi loss terhadap bobot-bobot jaringan menggunakan aturan rantai dari kalkulus. Proses ini dilakukan secara mundur dari lapisan output ke lapisan input, sehingga disebut 'backpropagation'.

Fungsi Loss dan Optimisasi

Selama pelatihan, backpropagation meminimalkan fungsi loss seperti mean squared error atau cross-entropy. Optimisasi biasanya menggunakan metode gradient descent atau varian lainnya, yang memungkinkan jaringan menemukan bobot optimal.

Signifikansi Backpropagation

Penemuan algoritma backpropagation pada tahun 1980-an memicu kemajuan pesat di bidang deep learning. Dengan algoritma ini, jaringan syaraf dapat dilatih secara efisien untuk mengenali pola dan fitur dari data yang sangat kompleks.