Algoritma adalah prosedur yang digunakan untuk memecahkan masalah atau melakukan komputasi. Algoritma bertindak sebagai daftar instruksi yang tepat yang melakukan tindakan tertentu langkah demi langkah baik dalam rutinitas berbasis perangkat keras atau perangkat lunak. Algoritma banyak digunakan di semua bidang TI.
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 […]
Penjelasan Lengkap Batch Normalization Read More »
Metode Policy Gradient merupakan pendekatan untuk melatih agen agar dapat mengambil keputusan optimal dalam suatu lingkungan tertentu
Penjelasan Lengkap Metode Policy Gradient Read More »
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
Penjelasan Capsule Network Untuk Pengolahan Gambar Read More »
Deep Belief Network adalah salah satu jenis jaringan neural dalam deep learning yang mampu mempelajari representasi data secara bertingkat.
Penjelasan Lengkap Deep Belief Network Read More »
Autoencoder adalah arsitektur jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk mempelajari representasi data secara efisien.
Memahami Autoencoder dalam Deep Learning Read More »
Generative Adversarial Network (GAN) adalah salah satu terobosan besar dalam bidang kecerdasan buatan, khususnya deep learning.
Generative Adversarial Network (GAN): Konsep dan Penerapannya Read More »
Attention Mechanism adalah terobosan penting dalam bidang deep learning, khususnya pada Natural Language Processing dan Computer Vision.
Attention Mechanism dalam Deep Learning Read More »
Gated Recurrent Unit (GRU) adalah arsitektur jaringan saraf dalam deep learning yang dirancang untuk menangani data sekuensial
Memahami Gated Recurrent Unit (GRU) dalam Deep Learning Read More »
Dalam dunia kecerdasan buatan, salah satu arsitektur jaringan saraf yang paling berpengaruh adalah Long Short-Term Memory (LSTM).
Long Short-Term Memory (LSTM): Konsep dan Penerapannya Read More »
Adam Optimizer merupakan algoritma optimasi paling populer dalam deep learning karena kemampuannya mempercepat proses pelatihan model
Adam Optimizer: Algoritma Optimasi Populer dalam Deep Learning Read More »
