sumber: freepik
Dalam neural network, terdapat beberapa algoritma dan metode yang digunakan untuk melatih model dan meningkatkan kinerjanya. Berikut adalah beberapa di antaranya:
Gradient Descent: Algoritma optimisasi yang paling umum digunakan dalam neural network. Ini digunakan untuk menyesuaikan bobot dan parameter dari neuron-neuron dalam jaringan agar kesalahan prediksi model diminimalkan.
Stochastic Gradient Descent (SGD): Varian dari gradient descent di mana pembaruan bobot dilakukan untuk setiap contoh data pelatihan secara individu, bukan untuk seluruh set data pelatihan secara keseluruhan.
Mini-batch Gradient Descent: Pendekatan campuran antara gradient descent dan SGD, di mana bobot diperbarui berdasarkan sejumlah kecil data (mini-batch) dalam setiap iterasi.
Adam (Adaptive Moment Estimation): Algoritma optimisasi adaptif yang menggabungkan teknik dari momentum dan RMSprop untuk mengoptimalkan laju pembelajaran selama pelatihan.
RMSprop (Root Mean Square Propagation): Algoritme optimisasi yang menyesuaikan laju pembelajaran untuk setiap bobot berdasarkan perubahan gradien sebelumnya.
AdaGrad (Adaptive Gradient Algorithm): Algoritme optimisasi yang menyesuaikan laju pembelajaran untuk setiap bobot berdasarkan sejarah gradien bobot.
L-BFGS (Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno): Algoritme optimisasi berbasis metode kuasi-Newton yang digunakan dalam optimisasi neural network dengan jumlah parameter yang besar.
Dropout: Metode regularisasi yang secara acak mengabaikan (menonaktifkan) beberapa unit dalam jaringan selama pelatihan untuk mengurangi overfitting.
Batch Normalization: Teknik normalisasi input yang diberikan ke setiap lapisan dalam jaringan guna meningkatkan stabilitas dan kecepatan konvergensi pelatihan.
L1 dan L2 Regularization: Metode regularisasi yang menambahkan bobot penalti berbasis L1 atau L2 ke fungsi loss untuk mengurangi kompleksitas model dan mencegah overfitting.
Convolutional Neural Networks (CNN): Jenis arsitektur neural network yang dirancang khusus untuk pengolahan data grid seperti gambar dengan operasi konvolusi.
Recurrent Neural Networks (RNN): Jenis arsitektur neural network dengan sambungan siklik yang digunakan untuk menghadapi data berurutan seperti teks atau deret waktu.
Generative Adversarial Networks (GAN): Jenis arsitektur neural network yang terdiri dari dua bagian yang bersaing - generator dan diskriminator, yang digunakan untuk menghasilkan data tiruan yang realistis.
Itu hanya beberapa contoh dari algoritme dan metode yang digunakan dalam neural network. Terdapat berbagai varian dan modifikasi yang terus berkembang sebagai hasil dari penelitian dan perkembangan di bidang Kecerdasan Buatan.
