Optimasi dengan Gradient Descent
Gradient Descent adalah algoritma optimasi yang digunakan untuk memperbarui bobot dengan tujuan meminimalkan fungsi biaya:
w:= w - eta * nabla J(w)
Di sini, w adalah vektor bobot, eta adalah laju pembelajaran, dan nabla J(w) adalah gradien fungsi biaya terhadap bobot. Algoritma ini secara iteratif memperbarui bobot untuk mendekati nilai yang meminimalkan fungsi biaya, sehingga jaringan saraf dapat mempelajari pola dari data pelatihan.
Kesimpulan
Aljabar linier adalah komponen kunci dalam jaringan saraf tiruan, memungkinkan representasi dan manipulasi data melalui operasi matematika yang efisien. Dari propagasi maju hingga propagasi balik dan optimasi, operasi aljabar linier mendukung pengembangan dan pelatihan jaringan saraf yang efektif. Pemahaman mendalam tentang aljabar linier sangat penting untuk menguasai teknologi jaringan saraf tiruan dan kecerdasan buatan pada umumnya.
Referensi
1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
2. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
