Mengetahui Pengertian Neural Network

Apakah Neural Network Itu ?

Secara garis besar fungsi otak manusia dikelompokan menjadi dua, yaitu fungsi belajar dan fungsi berpikir.Untuk mengetahui pengertian dari neural network lebih jauh silahkan lanjutkan membaca.

Neural Network (NN) merupakan suatu model yang dibuat untuk meniru fungsi belajar yang dimiliki otak manusia. Sebelum melihat lebih jauh tentang Neural Network, mari terlebih dahulu kita perhatikan cara kerja dari otak manusia dalam mengolah informasi.

Model Otak Manusia Dalam Prespektif Biologi

Otak manusia terdiri dari dari bermiliaran sel (disebut neuron) yang memproses informasi. Setiap sel bekerja bagaikan sebuah processor sederhana dan saling berinteraksi dengan sel lainnya serta dengan pasangan paralel-nya dalam menghasilkan kemampuan otak. Gambar berikut memperlihatkan diagram sebuah neuron.

neural-network

Sebuah neuron, terdiri dari core sebagai inti neuron, dendrites sebagai pintu masuk informasi dan axon dengan dendrites sebagai pintu keluar informasi ke sel lainnya. Informasi dialirkan antar neuron dalam bentuk stimulasi listrik sepanjang dendrites. Informasi masuk yang mencapai dendrites dikuatkan, kemudian dibawah sepanjang axon untuk mencapai dendrites di ujungnya, dimana informasi tersebut  akan diteruskan ke neuron lainnya jika sinyal stimulasi melewati threshold. Pada kondisi ini, sebuah neuron disebut activated. Jika stimulasi yang masuk terlalu rendah, informasi tidak akan dikirim, pada kondisi ini, sebuah neuron disebut inhibited. Koneksi antar neuron bersifat adaptive, dimana struktur koneksi berubah secara dinamis

Komponen Neural Network

Terdapat banyak struktur Neural Network, tetapi kesemuanya mempunyai komponen yang hampir sama. Gambar berikut memperlihatkan struktur ideal Neural Network.

neural-network

Seperti terlihat pada gambar, struktur Neural Network mirip dengan struktur otak manusia diatas.

Informasi (sebagai input) dikirim ke neuron melalui suatu pembobotan input. Input ini diproses oleh suatu fungsi propagation yang menaikan nilai bobot input. Hasilnya kemudian dibandingkan dengan threshold oleh activation function.  Jika input melampaui threshold, maka neutron akan diaktifkan, jika sebaliknya maka neutron akan inhibit. Jika diaktifkan, neuron akan mengirim output melalui pembobotan output ke neuron lainnya, dan seterusnya.

Dalam Neural Network, neuron dikelompokan dalam layer, yang disebut neuron layer. Biasanya setiap neuron dari sebuah layer dihubungkan ke semua neuron yang ada di layer belakang maupun depannya (kecuali input dan output).  Informasi yang dikirim dalam sebuah Neural Network, dipropagasi layer – per – layer mulai dari input hingga output tanpa atau melalui satu atau lebih hidden layers. Bergantung pada algoritma yang digunakan, informasi juga dapat dipropagasi ke arah belakang (backpropagation).

Gambar berikut menunjukan Neural Network dengan tiga neuron layers.

neural-network

Baca juga : Jenis-Jenis Neural Network

Perlu dicatat bahwa gambar ini bukan merupakan struktur umum dari NN. Ada NN yang tidak mempunyai hidden layer, atau ada juga NN yang memiliki layer berbentuk matriks. (iwn)

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *