Dalam dunia deep learning, Batch Normalization menjadi salah satu teknik penting untuk mengatasi masalah vanishing dan exploding gradient yang sering muncul saat melatih jaringan saraf yang sangat dalam. Teknik ini diperkenalkan oleh Sergey Ioffe dan Christian Szegedy pada tahun 2015 dan sejak itu menjadi salah satu komponen penting dalam arsitektur deep learning modern. Apa Itu […]

Metode Policy Gradient merupakan pendekatan untuk melatih agen agar dapat mengambil keputusan optimal dalam suatu lingkungan tertentu

Dalam dunia deep learning, Capsule Network (CapsNet) adalah inovasi yang cukup revolusioner, khususnya dalam pengolahan gambar. CapsNet diperkenalkan oleh Geoffrey Hinton pada tahun 2017 sebagai solusi untuk keterbatasan Convolutional Neural Networks (CNN). Meskipun CNN efektif untuk pengenalan pola, mereka kurang memahami hubungan spasial antar fitur dalam gambar. CapsNet hadir untuk menjembatani masalah tersebut dengan pendekatan

Deep Belief Network adalah salah satu jenis jaringan neural dalam deep learning yang mampu mempelajari representasi data secara bertingkat.

Autoencoder adalah arsitektur jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk mempelajari representasi data secara efisien.

Generative Adversarial Network (GAN) adalah salah satu terobosan besar dalam bidang kecerdasan buatan, khususnya deep learning.

Attention Mechanism adalah terobosan penting dalam bidang deep learning, khususnya pada Natural Language Processing dan Computer Vision.