#deep-learning
12 articles tagged with #deep-learning.
Convolutional Neural Network (CNN) Arsitektur neural network yang menggunakan convolution layer untuk pengenalan pola pada gambar dan video. LeNet (1989), AlexNet (2012), ResNet (2015). Deep Learning — Pembelajaran Mendalam Cabang machine learning yang menggunakan neural network multi-layer. Populer sejak AlexNet 2012 memenangkan ImageNet. Arsitektur kunci: CNN, RNN, Transformer. Generative Adversarial Network (GAN) Arsitektur deep learning dengan dua neural network (generator + discriminator) yang saling melatih. Dicetuskan Ian Goodfellow 2014. Pendorong image generation awal. LSTM — Long Short-Term Memory Varian RNN yang mengatasi vanishing gradient dengan gate mechanism (forget, input, output). Diciptakan Hochreiter & Schmidhuber 1997. Standar NLP sebelum Transformer. Neural Network — Jaringan Syaraf Tiruan Model komputasi terinspirasi neuron biologis. Terdiri dari layer neuron yang saling terhubung dengan bobot yang dapat disesuaikan lewat training. Recurrent Neural Network (RNN) Arsitektur neural network untuk memproses data sekuensial (teks, audio, time series) dengan hidden state yang membawa memori dari langkah sebelumnya. AlexNet Convolutional Neural Network 8-layer yang memenangkan ImageNet 2012 dengan margin 10,8%. Dipimpin Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton. Memicu revolusi deep learning. LeNet CNN pertama yang sukses (1998) oleh Yann LeCun. Digunakan untuk pengenalan digit tulisan tangan (cek dan邮政编码). Arsitektur dasar CNN modern. MLP — Multi-Layer Perceptron Neural network dengan minimal 1 hidden layer (vs perceptron yang 0 hidden). Fondasi backpropagation dan deep learning. Juga disebut 'vanilla' atau 'feedforward' neural network. SSM — State Space Model Arsitektur neural network untuk sequence modeling yang efisien untuk long sequences. Mamba (2023) adalah implementasi modern yang populer. Saingan Transformer. Transformer The neural network architecture that revolutionized NLP through self-attention, enabling parallel sequence processing and forming the basis of all modern LLMs. Attention Is All You Need (Vaswani et al. 2017) Paper seminal yang memperkenalkan arsitektur Transformer — paper paling penting di AI modern.