Weight (Artificial Neural Network)

Istilah “berat” paling sering digunakan dalam jaringan saraf buatan, yang merupakan bagian dari pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam di bidang kecerdasan buatan. Ini digunakan untuk merujuk pada kekuatan koneksi antara neuron dalam jaringan saraf, yang menentukan pentingnya setiap fitur input dalam membuat prediksi atau klasifikasi.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan mengenai apa itu pengertian, maksud, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Weight (Artificial Neural Network) 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 Weight (Artificial Neural Network) 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 Weight (Artificial Neural Network)

Weight atau bobot pada Artificial Neural Network (ANN) adalah nilai numerik yang diberikan pada setiap koneksi antara neuron. Bobot ini digunakan untuk menghitung output dari setiap neuron dalam jaringan. Bobot yang tepat sangat penting untuk memastikan bahwa jaringan dapat belajar dengan baik dan menghasilkan hasil yang akurat.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Haykin (2009) dalam bukunya “Neural Networks and Learning Machines”, weight atau bobot pada ANN adalah “a numerical value that is assigned to each connection between neurons in a neural network. The weight is used to compute the output of each neuron in the network. Proper weights are crucial to ensure that the network can learn well and produce accurate results.”

Fungsi dan Contoh Weight (Artificial Neural Network)

Artificial Neural Network (ANN) adalah model matematika yang terinspirasi dari struktur dan fungsi jaringan saraf manusia. ANN terdiri dari beberapa lapisan neuron yang saling terhubung dan mampu melakukan tugas-tugas seperti klasifikasi, prediksi, dan pengenalan pola.

Salah satu elemen penting dalam ANN adalah weight atau bobot. Weight adalah nilai numerik yang menentukan seberapa besar pengaruh suatu neuron terhadap neuron lainnya dalam jaringan. Weight juga digunakan untuk menghitung output dari suatu neuron.

Contoh penggunaan weight dalam ANN adalah pada tugas klasifikasi gambar. Misalnya, kita ingin membuat model ANN yang dapat membedakan antara gambar kucing dan anjing. Pada setiap neuron input, kita akan memberikan nilai piksel gambar sebagai input. Kemudian, pada setiap neuron hidden layer, kita akan menghitung nilai output dengan menggunakan weight yang telah ditentukan. Weight ini akan diupdate secara otomatis selama proses training model.

Dalam ANN, weight juga dapat digunakan untuk mengatasi masalah overfitting atau underfitting. Overfitting terjadi ketika model terlalu kompleks dan terlalu fokus pada data training sehingga tidak dapat menggeneralisasi data baru. Sedangkan underfitting terjadi ketika model terlalu sederhana dan tidak dapat menangkap pola yang kompleks pada data.

Dalam kesimpulannya, weight adalah elemen penting dalam ANN yang digunakan untuk menghitung output dari suatu neuron dan menentukan pengaruh suatu neuron terhadap neuron lainnya dalam jaringan. Weight juga dapat digunakan untuk mengatasi masalah overfitting atau underfitting pada model ANN.

Rumus atau Formula terkait Weight (Artificial Neural Network)

Weight atau bobot dalam Artificial Neural Network (ANN) adalah nilai numerik yang digunakan untuk menghubungkan neuron dalam jaringan saraf tiruan. Bobot ini menentukan seberapa besar pengaruh input dari neuron sebelumnya terhadap output dari neuron berikutnya.

Rumus atau formula untuk menghitung bobot dalam ANN adalah sebagai berikut:

Weight = Input x Bobot + Bias

Dimana:

  • Weight: nilai bobot
  • Input: nilai input dari neuron sebelumnya
  • Bobot: nilai bobot yang akan dihitung
  • Bias: nilai konstan yang ditambahkan ke hasil perkalian input dan bobot

Bobot dalam ANN dapat diatur dan disesuaikan selama proses pelatihan jaringan untuk meningkatkan akurasi dan performa jaringan. Semakin besar nilai bobot, semakin besar pengaruh input pada output neuron berikutnya.

Jenis Macam Arti Berat (Jaringan Saraf Buatan) 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 Weight (Artificial Neural Network)
Bahasa Indonesia Berat (Jaringan Saraf Buatan)
Bahasa Jawa Bobote (Jaringan Saraf Ton Biru)
Bahasa Sunda Beurat (Jaringan Neural Buang)
Bahasa Malaysia Berat (Rangkaian Neural Buatan)

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Weight (Artificial Neural Network) serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Weight (Artificial Neural Network):

  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 Weight (Artificial Neural Network).

Dalam dunia AI, Weight (Artificial Neural Network) merupakan salah satu istilah yang sangat penting. Weight sendiri merujuk pada bobot yang diberikan pada setiap input dalam sebuah jaringan saraf tiruan. Bobot ini sangat penting karena akan mempengaruhi hasil akhir dari proses pembelajaran mesin. Semakin tepat bobot yang diberikan, maka semakin akurat pula hasil yang dihasilkan oleh mesin. Oleh karena itu, pengaturan bobot pada jaringan saraf tiruan menjadi sangat penting dalam proses pembelajaran mesin. Dalam pengembangan AI, penggunaan Weight yang tepat dan akurat akan membantu meningkatkan kinerja mesin dan menghasilkan hasil yang lebih baik.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Weight (Artificial Neural Network).

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 Weight (Artificial Neural Network) ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Deep Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf W. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Jul tahun 2024.

Tinggalkan Komentar