https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Matematika_di_Balik_Backpropagation 2026-04-22T01:43:21Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Matematika_di_Balik_Backpropagation&diff=16794&oldid=prev 2025-07-31T21:34:27Z

<p>Batch created by Azure OpenAI</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>Backpropagation secara matematis melibatkan proses [[diferensiasi]] dan [[turunan parsial]] untuk mengoptimalkan bobot pada [[jaringan saraf]]. Dengan memahami aspek matematisnya, peneliti dan praktisi dapat mengembangkan model yang lebih efisien dan akurat. Konsep ini menjadi dasar bagi pemahaman lebih lanjut dalam bidang [[kecerdasan buatan]].<br /> <br /> == Rantai Turunan (Chain Rule) ==<br /> Salah satu prinsip utama dalam backpropagation adalah penggunaan rantai turunan ([[chain rule]]). Rantai turunan ini memungkinkan perhitungan gradien dari fungsi loss terhadap bobot pada setiap lapisan jaringan secara efisien.<br /> <br /> == Fungsi Aktivasi dan Turunannya ==<br /> Fungsi aktivasi seperti [[sigmoid]], [[ReLU]], atau [[tanh]] digunakan dalam jaringan saraf. Backpropagation memerlukan perhitungan turunan dari fungsi-fungsi ini untuk memperbarui bobot selama proses pelatihan.<br /> <br /> == Optimasi dengan Gradien ==<br /> Setelah gradien diperoleh, algoritma [[optimasi]] seperti [[Stochastic Gradient Descent]] memanfaatkan informasi ini untuk memperbaiki bobot, sehingga jaringan saraf dapat belajar lebih baik dari data yang diberikan.</div>

Budi