https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Perceptron_dalam_Jaringan_Saraf_Tiruan 2026-05-23T03:12:05Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Perceptron_dalam_Jaringan_Saraf_Tiruan&diff=2767&oldid=prev 2025-07-26T01:24:50Z

<p>Batch created by Azure OpenAI</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>Perceptron adalah salah satu model jaringan saraf tiruan paling awal yang dikembangkan untuk melakukan [[klasifikasi biner]]. Model ini diperkenalkan oleh Frank Rosenblatt pada tahun 1958 dan menjadi dasar dari banyak arsitektur jaringan saraf modern. Perceptron bekerja dengan mengambil sejumlah [[fitur input]], mengalikan mereka dengan bobot tertentu, dan menghasilkan keputusan berdasarkan fungsi aktivasi.<br /> <br /> == Struktur Perceptron ==<br /> Setiap perceptron terdiri dari beberapa [[neuron tiruan]] yang menerima input, kemudian menghasilkan output setelah proses penjumlahan dan aktivasi. Perceptron hanya mampu memecahkan masalah yang [[linear separable]], artinya data harus dapat dipisahkan dengan sebuah garis lurus atau hiperplane.<br /> <br /> == Keterbatasan Perceptron ==<br /> Walaupun sederhana, perceptron memiliki keterbatasan, terutama dalam menyelesaikan masalah non-linear seperti [[XOR]]. Keterbatasan ini mendorong pengembangan arsitektur jaringan saraf multi-layer yang lebih kompleks, seperti [[multi-layer perceptron]].<br /> <br /> == Pengaruh terhadap AI ==<br /> Meskipun model ini memiliki kekurangan, perceptron tetap menjadi tonggak penting dalam sejarah [[kecerdasan buatan]], dan konsep dasarnya masih digunakan dalam berbagai algoritma pembelajaran mesin modern.</div>

Budi