Bagaimana Neural network menyimpan informasi atau pengetahuan yang telah dilatih

sumber: Pixabay

        Neural network menyimpan informasi atau pengetahuan yang telah mereka latih dalam bentuk bobot atau parameter. Saat proses pelatihan, neural network memperbarui dan menyesuaikan bobot-bobot ini agar model dapat memahami pola dan fitur-fitur dari data pelatihan dengan lebih baik. Bobot-bobot ini adalah representasi matematis dari pengetahuan yang diperoleh oleh model selama proses belajar.

        Untuk menjelaskan secara lebih rinci, mari kita pertimbangkan jaringan saraf maju (feedforward neural network) yang merupakan salah satu jenis neural network yang paling sederhana.

        Jaringan saraf maju terdiri dari beberapa lapisan, yaitu lapisan input, lapisan tersembunyi (hidden layer), dan lapisan output. Setiap neuron dalam lapisan tersembunyi dan lapisan output memiliki bobot numerik yang terkait dengan mereka.

        Proses pelatihan dimulai dengan inisialisasi bobot-bobot secara acak. Selama pelatihan, input diberikan kepada jaringan saraf, dan output yang dihasilkan oleh jaringan dibandingkan dengan target yang sebenarnya (ground truth) dari data pelatihan. Selanjutnya, kesalahan (error) dihitung dan digunakan untuk menyesuaikan bobot-bobot agar mengurangi kesalahan tersebut.

    Proses penyesuaian bobot ini mencakup penggunaan algoritme optimisasi (seperti gradient descent) untuk mencari nilai bobot yang optimal. Bobot-bobot yang diperbarui ini merepresentasikan pengetahuan yang diperoleh oleh jaringan tentang pola dalam data.

        Setelah jaringan saraf dilatih dengan data yang cukup, bobot-bobot ini akan mencerminkan pemahaman model tentang fitur-fitur dan hubungan dalam data yang dilatih. Sebagai hasilnya, saat jaringan menerima data baru sebagai input, bobot-bobot ini digunakan untuk memproses data tersebut dan menghasilkan prediksi atau output yang relevan berdasarkan pengetahuan yang telah diperoleh selama pelatihan.

      Dalam jaringan saraf yang lebih kompleks dan arsitektur seperti convolutional neural networks (CNN) atau recurrent neural networks (RNN), juga ada bobot khusus yang memungkinkan pemahaman tentang pola-pola khusus seperti fitur-fitur visual dalam gambar atau konteks sebelumnya dalam data berurutan.

    Jadi, secara matematis, pengetahuan yang dimiliki oleh neural network disimpan dalam bobot-bobot numerik yang mencerminkan pola-pola yang telah dipelajari selama pelatihan dengan data pelatihan.