Menghitung Hasil Prediksi Backpropagation

Hello Sobat Teknobgt! Pada kesempatan kali ini, kita akan membahas tentang cara menghitung hasil prediksi backpropagation. Backpropagation adalah salah satu algoritma dalam pembelajaran mesin yang sangat populer dan digunakan secara luas. Algoritma ini digunakan untuk mengoptimalkan bobot dan bias dalam jaringan saraf tiruan. Dalam artikel ini, kita akan membahas cara menghitung hasil prediksi backpropagation dengan langkah-langkah yang mudah dipahami.

Apa itu Backpropagation?

Backpropagation adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk mengoptimalkan bobot dan bias dalam jaringan saraf tiruan. Algoritma ini bekerja dengan menghitung gradien dari fungsi kesalahan dan menyesuaikan bobot dan bias agar fungsi kesalahan semakin kecil. Gradien dihitung dengan menggunakan aturan rantai atau chain rule. Algoritma ini membutuhkan data latih dan data validasi untuk mengoptimalkan bobot dan bias sehingga dapat memprediksi data baru dengan akurasi yang tinggi.

Langkah-langkah Menghitung Hasil Prediksi Backpropagation

Berikut adalah langkah-langkah untuk menghitung hasil prediksi backpropagation:

1. Siapkan Data Input

Data input adalah data yang akan dimasukkan ke dalam jaringan saraf tiruan. Data input harus memiliki dimensi yang sama dengan jumlah neuron pada layer input. Misalnya, jika layer input memiliki 3 neuron, maka data input harus memiliki 3 variabel.

2. Hitung Output pada Setiap Neuron

Setelah data input dimasukkan ke dalam jaringan saraf tiruan, hitung output pada setiap neuron pada setiap layer dengan menggunakan persamaan:

Output = Aktivasi (Bobot x Input + Bias)

Dalam persamaan di atas, Bobot adalah matriks bobot yang akan dioptimalkan oleh algoritma backpropagation, Input adalah data input, Bias adalah vektor bias yang juga akan dioptimalkan oleh algoritma backpropagation, dan Aktivasi adalah fungsi aktivasi pada setiap neuron. Ada beberapa jenis fungsi aktivasi yang dapat digunakan pada backpropagation, seperti fungsi sigmoid, fungsi ReLU, dan fungsi tanh.

3. Hitung Output pada Layer Output

Output pada layer output adalah hasil prediksi dari jaringan saraf tiruan. Output pada layer output dihitung dengan menggunakan persamaan yang sama dengan output pada setiap neuron, yaitu:

Output = Aktivasi (Bobot x Input + Bias)

Bedanya adalah, output pada layer output tidak memerlukan fungsi aktivasi. Output pada layer output adalah hasil prediksi yang akan dibandingkan dengan data target pada tahap evaluasi.

4. Hitung Fungsi Kesalahan

Setelah output pada layer output dihitung, hitung fungsi kesalahan antara output yang dihasilkan dan data target dengan menggunakan persamaan:

Kesalahan = 1/2 * (Target – Output)^2

Dalam persamaan di atas, Target adalah data target yang ingin diprediksi dan Output adalah hasil prediksi yang dihasilkan oleh jaringan saraf tiruan. Fungsi kesalahan harus semakin kecil agar hasil prediksi semakin akurat.

5. Hitung Gradien Fungsi Kesalahan

Setelah fungsi kesalahan dihitung, hitung gradien dari fungsi kesalahan dengan menggunakan aturan rantai atau chain rule. Gradien dihitung dari layer output menuju layer input dengan menggunakan persamaan:

Gradien = Kesalahan * Aktivasi'(Bobot x Input + Bias)

Dalam persamaan di atas, Aktivasi’ adalah turunan dari fungsi aktivasi pada setiap neuron. Turunan digunakan untuk menghitung gradien dari fungsi kesalahan. Gradien digunakan untuk mengoptimalkan bobot dan bias pada setiap neuron.

6. Hitung Perubahan Bobot dan Bias

Setelah gradien dihitung, hitung perubahan bobot dan bias pada setiap neuron dengan menggunakan persamaan:

Perubahan Bobot = Learning Rate * Gradien * Input

Perubahan Bias = Learning Rate * Gradien

Dalam persamaan di atas, Learning Rate adalah konstanta yang menentukan seberapa besar perubahan bobot dan bias pada setiap iterasi. Semakin besar Learning Rate, semakin cepat algoritma backpropagation mengkonvergen ke solusi yang optimal. Namun, jika Learning Rate terlalu besar, algoritma backpropagation dapat melompati solusi yang optimal dan tidak konvergen ke solusi yang benar.

7. Update Bobot dan Bias

Setelah perubahan bobot dan bias dihitung, update bobot dan bias pada setiap neuron dengan menggunakan persamaan:

Bobot Baru = Bobot Lama + Perubahan Bobot

Bias Baru = Bias Lama + Perubahan Bias

Proses update bobot dan bias dilakukan pada setiap iterasi hingga fungsi kesalahan mencapai titik minimum dan hasil prediksi semakin akurat.

FAQ

1. Apa itu jaringan saraf tiruan?

Jaringan saraf tiruan adalah model matematika yang terinspirasi dari sistem saraf manusia. Jaringan saraf tiruan terdiri dari neuron yang saling terhubung dan dapat menghasilkan prediksi berdasarkan data yang dimasukkan.

2. Apa itu fungsi aktivasi pada jaringan saraf tiruan?

Fungsi aktivasi adalah fungsi yang digunakan untuk memperkenalkan non-linearitas pada jaringan saraf tiruan. Fungsi aktivasi diterapkan pada setiap neuron untuk mengubah output menjadi nilai yang lebih realistis.

3. Apa itu Learning Rate pada algoritma backpropagation?

Learning Rate adalah konstanta yang menentukan seberapa besar perubahan bobot dan bias pada setiap iterasi. Semakin besar Learning Rate, semakin cepat algoritma backpropagation mengkonvergen ke solusi yang optimal. Namun, jika Learning Rate terlalu besar, algoritma backpropagation dapat melompati solusi yang optimal dan tidak konvergen ke solusi yang benar.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kita telah membahas tentang cara menghitung hasil prediksi backpropagation dengan langkah-langkah yang mudah dipahami. Algoritma backpropagation adalah algoritma pembelajaran mesin yang sangat populer dan digunakan secara luas untuk mengoptimalkan bobot dan bias pada jaringan saraf tiruan. Dalam menghitung hasil prediksi backpropagation, kita perlu mempersiapkan data input, menghitung output pada setiap neuron, menghitung output pada layer output, menghitung fungsi kesalahan, menghitung gradien fungsi kesalahan, menghitung perubahan bobot dan bias, dan update bobot dan bias pada setiap iterasi. Semua langkah tersebut harus dilakukan dengan hati-hati agar hasil prediksi semakin akurat. Semoga artikel ini bermanfaat dan dapat membantu Sobat Teknobgt dalam memahami algoritma backpropagation.

Sampai jumpa kembali di artikel menarik lainnya!

Menghitung Hasil Prediksi Backpropagation