Matematika di Balik Backpropagation

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.

Rantai Turunan (Chain Rule)

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.

Fungsi Aktivasi dan Turunannya

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.

Optimasi dengan Gradien

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.