https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Implementasi_Backpropagation_dalam_Jaringan_Saraf 2026-05-23T03:48:18Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Implementasi_Backpropagation_dalam_Jaringan_Saraf&diff=16796&oldid=prev 2025-07-31T21:34:27Z

<p>Batch created by Azure OpenAI</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>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.<br /> <br /> == Proses Feedforward dan Backward ==<br /> 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).<br /> <br /> == Pembaruan Bobot dan Bias ==<br /> Selama backpropagation, bobot dan [[bias]] pada setiap neuron diperbarui menggunakan informasi gradien. Hal ini bertujuan untuk meminimalkan error pada output jaringan.<br /> <br /> == Pengaruh pada Performa Model ==<br /> 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.</div>

Budi