Masalah XOR dan Perceptron

Masalah XOR (exclusive OR) merupakan salah satu contoh terkenal dari keterbatasan perceptron. Perceptron tidak mampu memecahkan masalah XOR karena data tersebut tidak linear separable. Hal ini menjadi titik balik penting dalam pengembangan jaringan saraf tiruan.

Penjelasan Masalah XOR

Fungsi XOR menghasilkan output 1 jika input berbeda dan output 0 jika input sama. Pada bidang dua dimensi, data dengan label XOR tidak dapat dipisahkan dengan satu garis lurus. Oleh karena itu, perceptron gagal mengklasifikasikan data dengan benar.

Implikasi dalam AI

Keterbatasan ini diungkapkan secara rinci oleh Marvin Minsky dan Seymour Papert pada 1969. Temuan ini menyebabkan pesimisme terhadap kemampuan neural network untuk menyelesaikan masalah yang kompleks dan mengakibatkan penurunan minat riset.

Solusi melalui Multilayer Perceptron

Permasalahan XOR dapat diatasi dengan menggunakan multilayer perceptron yang memiliki hidden layer. Model ini mampu melakukan transformasi non-linier sehingga dapat memisahkan data XOR dengan benar.