Neural networks (jaringan saraf) bukanlah metode atau algoritma tunggal, tetapi merupakan suatu konsep atau arsitektur yang terdiri dari kumpulan algoritma dan teknik yang berbeda. Neural networks adalah model matematika yang terinspirasi dari cara kerja jaringan saraf biologis di otak manusia. Konsepnya melibatkan banyak unit kecil yang disebut "neuron" atau "node" yang bekerja sama untuk memproses informasi dan mempelajari pola dari data.
Ketika kita menyebut neural networks, biasanya merujuk pada berbagai jenis arsitektur seperti:
- Feedforward Neural Networks (jaringan saraf maju):
Jenis paling sederhana dari neural networks, informasi mengalir hanya ke satu arah dari input ke output. - Convolutional Neural Networks (CNN):Dirancang khusus untuk pengolahan data grid seperti gambar, dengan menggunakan operasi konvolusi untuk mengekstrak fitur-fitur penting.
- Recurrent Neural Networks (RNN):Memiliki sambungan siklik dalam arsitekturnya, memungkinkan pemahaman konteks sebelumnya dalam data berurutan, seperti dalam teks atau waktu.
- Long Short-Term Memory (LSTM) Networks:Sejenis RNN yang memecahkan masalah vanishing gradient dan mempertahankan ingatan jangka panjang.
- Generative Adversarial Networks (GAN):Dua jaringan neural yang bersaing, satu untuk menghasilkan data tiruan dan yang lain untuk membedakannya dari data asli.
- Transformers:Arsitektur yang sangat sukses dalam pemrosesan bahasa alami, memanfaatkan mekanisme perhatian untuk memahami konteks jarak jauh.
Jadi, neural networks bukanlah satu algoritma tunggal, tetapi lebih merupakan keluarga model dan arsitektur yang berbeda, masing-masing dengan tujuan dan kegunaan yang unik dalam berbagai tugas dan aplikasi di bidang pengolahan data dan kecerdasan buatan.
Sumber gambar: Pixabay
