Arsitektur Deep Neural Network

Deep Neural Network (DNN) adalah jenis jaringan syaraf tiruan yang memiliki beberapa lapisan tersembunyi antara input dan output. Keberadaan banyak lapisan ini memungkinkan DNN untuk mempelajari representasi data yang sangat kompleks dan abstrak.

Struktur Deep Neural Network

DNN terdiri dari lapisan input, beberapa lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Setiap lapisan tersembunyi dapat memproses dan mengekstrak fitur dari data, sehingga setiap lapisan berikutnya menerima fitur yang semakin abstrak.

Kelebihan DNN

Dengan banyaknya lapisan, DNN dapat mengatasi masalah non-linear dan mengenali pola yang sulit dideteksi oleh jaringan dangkal. DNN telah banyak diaplikasikan dalam pengolahan citra, pengolahan suara, dan pemrosesan bahasa alami.

Tantangan dalam DNN

Pelatihan DNN memerlukan data besar, sumber daya komputasi tinggi, serta teknik seperti regularisasi dan dropout untuk menghindari overfitting. Penelitian terus berlangsung untuk mengembangkan arsitektur yang lebih efisien dan mudah dilatih.