Tanggal :October 25, 2020

Memahami Algoritma Dasar Convolutional Neural Network

Spread the love


Jika kita berbicara mengenai Convolutional Neural Network maka kita akan membahas mengenai deep learning. sebelum kita masuk lebih jauh , perlu diketahui apa itu machine learning. setelah itu kita akan membahas mengenai deep learning dalam hal ini Convolutional Neural Network.

Jadi apa itu machine learning ? machine learning adalah algoritma yang sekarang ini lagi trend.

Jadi machine learning adalah semacam algoritma yang mencakup bagaimana ia dapat menghasilkan model berdasarkan data empiris yang sudah dilatih sebelumnya. algoritma machine learning banyak di adaptasi dari konsep konsep data mining. seperti algoritma data mining decision tree, random forest, dan lain lain.

Jadi jika sudah paham mengenai machine learning, Sekarang kita masuk ke deep learning. dari asal kata saja kita dapat mengetahui bahwa deep artinya mendalam. jadi kita tahu bahwa ini adalah algoritma machine learning yang lebih dalam.

Deep learning telah masuk dalam ranah artificial intelegence atau kecerdasan buatan. Sehingga algoritma algoritma yang di gunakan oleh deep learning sangat mendalam dan matematis.

Kenapa convolutional Neural Network masuk dalam deep learning?

Mari kita bahas mengenai Convolutional Neural Network

Convolutional neural network merupakan algoritma yang diadaptasi dari konsep cara kerja jaringan saraf pada manusia. convolutional neural network digunakan untuk mengidentifikasi gambar atau mengklasifikasikan gambar. convolutional neural network ini merupakan penemuan yang maju kalau kita perhatikan. bagaimana manusia dapat memodelkan sebuah cara kerja saraf manusia agar dapat melihat.

Berasal dari namanya adalah convolutional neural network. convolutional atau konvolusi berarti mengkonvolusi sebuah citra dengan sebuah filter yang telah ditentukan. dalam menggunakan convolusi kita harus memahami ada beberapa layer yang diperlukan hingga proses pengklasifikasian gambar dapat terselesaikan.

Ada banyak macam arsitektur yang dibuat dalam convolutional neural network, semua tergantung kebutuhan . kali ini saya hanya akan mencoba membahas layer yang paling umum digunakan dalam convolutional neural network.

1. Layer Konvolusi

Layer Konvolusi, dilihat dari namanya ini merupakan layer konvolusi dimana gambar akan di konvolusikan. Adapun contoh Proses Konvolusi dapat dilihat pada proses dibawah ini :

2. Layer Pooling

layer pooling berfungsi untuk menyederhanakan hasil konvolusi. poling yang biasa digunakan seperti max pooling dan average pooling , dibawah ini merupakan contoh proses max pooling :

source : https://miro.medium.com/max/792/1*uoWYsCV5vBU8SHFPAPao-w.gif

3. Layer Fungsi Aktivasi

Layer Fungsi Aktivasi merupakan layer yang berguna untuk mengfilter keadaan nilai matriks yang dapat dibawah kelayer setelahnya. berbagai macam fungsi aktivasi yang sering digunakan seperti fungsi aktivasi sigmoid , fungsi aktivasi softmax dan lain lain.

4. Full Connected Layer

Pada Full Connecter Layer secara  umum kita sudah dapat mengetahu hasil pengklasifikasian pada layer ini . karena telah dipetakan beberapa kemungkinan ia telah masuk di kelas yang mana. 

Secara umum itulah yang perlu diketahui untuk mengetahui konsep Dasar Convolutional Neural Network, untuk lebih mandalam saya akan update penjelasan beberapa layer pada Convolutional Neural Network.

Share

Leave a Reply

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