Radial Basis Function Networks

Jaringan fungsi dasar radial paling umum digunakan dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Mereka adalah jenis jaringan saraf yang sering digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. Jaringan RBF sangat berguna untuk masalah di mana data input adalah dimensi tinggi dan kompleks, karena mereka dapat secara efektif memodelkan hubungan non-linear antara variabel input dan output. Mereka juga digunakan dalam ilmu data untuk tugas pengelompokan dan pengenalan pola.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan terkait apa itu pengertian, maksud, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Radial Basis Function Networks berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Radial Basis Function Networks Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Radial Basis Function Networks

Radial Basis Function Networks (RBFN) adalah salah satu jenis jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara input dan output. RBFN terdiri dari tiga lapisan yaitu lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Lapisan tersembunyi pada RBFN menggunakan fungsi basis radial sebagai fungsi aktivasi.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Haykin (2009) dalam bukunya Neural Networks and Learning Machines, RBFN adalah jaringan saraf tiruan yang menggunakan fungsi basis radial sebagai fungsi aktivasi pada lapisan tersembunyi. Fungsi basis radial digunakan untuk menghitung jarak antara input dan pusat dari setiap neuron pada lapisan tersembunyi. Selain itu, RBFN juga memiliki kemampuan untuk melakukan klasifikasi dan regresi.

Fungsi Radial Basis Function Networks

Radial Basis Function Networks (RBFN) adalah salah satu jenis jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara input dan output. Fungsi utama RBFN adalah untuk memetakan input ke output dengan menggunakan fungsi basis radial. Fungsi basis radial adalah fungsi matematika yang menghasilkan nilai yang bergantung pada jarak antara input dan pusat tertentu.

RBFN terdiri dari tiga lapisan yaitu lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Lapisan input menerima input dari luar dan meneruskannya ke lapisan tersembunyi. Lapisan tersembunyi terdiri dari neuron-neuron yang menggunakan fungsi basis radial untuk menghitung jarak antara input dan pusat tertentu. Lapisan output menghasilkan output berdasarkan hasil dari lapisan tersembunyi.

Contoh Radial Basis Function Networks

Salah satu contoh penggunaan RBFN adalah dalam pengenalan tulisan tangan. RBFN dapat digunakan untuk memetakan gambar tulisan tangan ke huruf atau angka yang sesuai. Pada contoh ini, lapisan input menerima gambar tulisan tangan sebagai input. Lapisan tersembunyi menggunakan fungsi basis radial untuk menghitung jarak antara gambar tulisan tangan dan pusat tertentu yang merepresentasikan huruf atau angka tertentu. Lapisan output menghasilkan huruf atau angka yang sesuai dengan gambar tulisan tangan yang diberikan.

Rumus Radial Basis Function Networks

Radial Basis Function Networks (RBF) adalah jenis jaringan saraf yang paling umum digunakan dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Mereka sering digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. Jaringan RBF sangat berguna untuk masalah di mana data masukan memiliki dimensi yang tinggi dan kompleks, karena mereka dapat secara efektif memodelkan hubungan non-linear antara variabel masukan dan keluaran. Selain itu, mereka juga digunakan dalam ilmu data untuk tugas pengelompokan dan pengenalan pola.

Rumus yang digunakan dalam RBF Networks adalah:

Output = Σ (w * φ(||x – c||)) + b

Simbol yang digunakan dalam rumus tersebut adalah:

  • w: bobot
  • φ: fungsi radial basis
  • x: vektor masukan
  • c: pusat fungsi radial basis
  • b: bias

Jenis Macam Arti Jaringan Fungsi Dasar Radial dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Radial Basis Function Networks
Bahasa Indonesia Jaringan Fungsi Dasar Radial
Bahasa Jawa Jaringan Fungsi Dasar Radial
Bahasa Sunda Jaringan Fungsi Radial
Bahasa Malaysia Rangkaian Fungsi Asas Radial

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Radial Basis Function Networks serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Radial Basis Function Networks:

  1. Deep Residual Learning for Image Recognition – https://arxiv.org/abs/1512.03385
  2. Generative Adversarial Networks – https://arxiv.org/abs/1406.2661
  3. Attention Is All You Need – https://arxiv.org/abs/1706.03762
  4. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – https://arxiv.org/abs/1810.04805
  5. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks – https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Radial Basis Function Networks.

Dalam dunia kecerdasan buatan, Radial Basis Function Networks (RBFN) adalah salah satu teknik yang digunakan untuk memecahkan masalah klasifikasi dan regresi. RBFN menggunakan fungsi radial sebagai basis untuk memetakan input ke output. Keuntungan dari RBFN adalah kemampuannya untuk mengatasi masalah non-linear dan memiliki kemampuan generalisasi yang baik. Selain itu, RBFN juga dapat digunakan untuk memprediksi data yang tidak terlihat sebelumnya. Oleh karena itu, RBFN sangat penting dalam pengembangan sistem kecerdasan buatan yang dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan suara, pengenalan wajah, dan pengenalan tulisan tangan.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Radial Basis Function Networks.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Radial Basis Function Networks ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf R. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Jul tahun 2024.

Tinggalkan Komentar