Pembelajaran Mesin - Jaringan Syaraf Tiruan

Ide jaringan saraf tiruan berasal dari jaringan saraf di otak manusia. Otak manusia sangat kompleks. Mempelajari otak dengan cermat, para ilmuwan dan insinyur menghasilkan arsitektur yang sesuai dengan dunia digital komputer biner kita. Salah satu arsitektur khas tersebut ditunjukkan pada diagram di bawah ini -

Ada lapisan masukan yang memiliki banyak sensor untuk mengumpulkan data dari dunia luar. Di sisi kanan, kami memiliki lapisan keluaran yang memberi kami hasil yang diprediksi oleh jaringan. Di antara keduanya, beberapa lapisan tersembunyi. Setiap lapisan tambahan menambah kompleksitas lebih lanjut dalam melatih jaringan, tetapi akan memberikan hasil yang lebih baik di sebagian besar situasi. Ada beberapa jenis desain arsitektur yang akan kita bahas sekarang.

Arsitektur ANN

Diagram di bawah menunjukkan beberapa arsitektur JST yang dikembangkan selama periode waktu tertentu dan dipraktikkan saat ini.

Sumber:

https://towardsdatascience.com/the-mostly-complete-chart-of-neural-networks-explained-3fb6f2367464

Setiap arsitektur dikembangkan untuk jenis aplikasi tertentu. Jadi, saat menggunakan jaringan neural untuk aplikasi pembelajaran mesin, Anda harus menggunakan salah satu arsitektur yang ada atau mendesain sendiri. Jenis aplikasi yang akhirnya Anda putuskan bergantung pada kebutuhan aplikasi Anda. Tidak ada pedoman tunggal yang memberitahu Anda untuk menggunakan arsitektur jaringan tertentu.