Fungsi Aktivasi dalam Neural Network

Fungsi aktivasi adalah komponen penting dalam jaringan syaraf tiruan, yang menentukan output dari sebuah neuron buatan berdasarkan input yang diterima. Fungsi ini memberikan kemampuan non-linear pada jaringan, sehingga dapat memodelkan hubungan yang kompleks.

Jenis-jenis Fungsi Aktivasi

Beberapa fungsi aktivasi yang umum digunakan antara lain sigmoid, tanh, dan ReLU (Rectified Linear Unit). Setiap fungsi memiliki karakteristik yang berbeda dan digunakan sesuai dengan kebutuhan aplikasi.

Peran Fungsi Aktivasi

Tanpa fungsi aktivasi non-linear, jaringan syaraf hanya dapat memodelkan hubungan linier. Fungsi aktivasi memungkinkan jaringan untuk mengenal dan mempelajari pola non-linear dalam data.

Tantangan dalam Penggunaan

Pemilihan fungsi aktivasi yang tepat sangat penting. Beberapa fungsi seperti sigmoid dapat menyebabkan masalah vanishing gradient, sedangkan ReLU rentan terhadap masalah "dead neuron". Penelitian terus dilakukan untuk menemukan fungsi aktivasi yang lebih optimal.