https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Jaringan_Saraf_Recurrent_%28RNN%29 2026-04-20T05:48:38Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Jaringan_Saraf_Recurrent_(RNN)&diff=2770&oldid=prev 2025-07-26T01:24:50Z

<p>Batch created by Azure OpenAI</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>Jaringan saraf recurrent atau [[RNN]] (Recurrent Neural Network) adalah salah satu arsitektur jaringan saraf tiruan yang dirancang untuk memproses data berurutan, seperti [[teks]], [[audio]], atau [[sinyal waktu]]. Berbeda dengan jaringan feedforward, RNN memiliki koneksi umpan balik yang memungkinkan informasi dari output sebelumnya mempengaruhi input berikutnya.<br /> <br /> == Struktur dan Cara Kerja ==<br /> Pada RNN, setiap neuron tidak hanya menerima input dari lapisan sebelumnya, tetapi juga dari dirinya sendiri pada waktu sebelumnya. Hal ini memungkinkan RNN untuk memiliki memori internal dan belajar dari rangkaian data.<br /> <br /> == Kelebihan dan Keterbatasan ==<br /> RNN sangat efektif untuk tugas seperti [[pemodelan bahasa]], [[penerjemahan otomatis]], dan [[prediksi deret waktu]]. Namun, mereka juga rentan terhadap masalah [[vanishing gradient]] dan [[exploding gradient]] saat memproses urutan panjang.<br /> <br /> == Perkembangan Lanjut ==<br /> Untuk mengatasi keterbatasan RNN, dikembangkanlah arsitektur seperti [[Long Short-Term Memory]] (LSTM) dan [[Gated Recurrent Unit]] (GRU) yang lebih efektif dalam menangani dependensi jangka panjang.</div>

Budi