Teknik Optimisasi Jaringan Saraf Tiruan

Teknik optimisasi jaringan saraf tiruan adalah proses yang digunakan untuk meningkatkan kinerja jaringan saraf tiruan dengan mengubah bobot dan bias yang ada pada jaringan tersebut. Ada beberapa teknik optimisasi yang dapat digunakan, di antaranya adalah:

  1. Algoritma Pencarian Pada Grid (Grid Search) Grid search adalah teknik optimisasi yang paling sederhana dan paling rendah dalam hal kompleksitas. Ini adalah teknik yang digunakan untuk mencari parameter terbaik dengan mencoba berbagai kombinasi dari parameter yang telah ditentukan sebelumnya.
  2. Algoritma Pencarian Acak (Random Search) Random search adalah teknik optimisasi yang lebih baik daripada grid search karena dapat menemukan parameter terbaik dengan cepat dan efisien. Ini adalah teknik yang digunakan untuk mencari parameter terbaik dengan mencoba kombinasi acak dari parameter yang telah ditentukan sebelumnya.
  3. Algoritma Pencarian Hill Climbing Hill Climbing adalah teknik optimisasi yang lebih baik daripada random search karena dapat menemukan parameter terbaik dengan lebih cepat dan efisien. Ini adalah teknik yang digunakan untuk mencari parameter terbaik dengan mencoba kombinasi yang lebih dekat dengan kombinasi sebelumnya yang lebih baik.
  4. Algoritma Pencarian Simulated Annealing Simulated Annealing adalah teknik optimisasi yang lebih baik daripada hill climbing karena dapat menemukan parameter terbaik dengan lebih cepat dan efisien. Ini adalah teknik yang digunakan untuk mencari parameter terbaik dengan mencoba kombinasi yang lebih dekat dengan kombinasi sebelumnya yang lebih baik dan juga dengan mengaktifkan mekanisme pemanasan dan pendinginan yang memungkinkan untuk keluar dari kondisi local optimum.
  5. Stochastic Gradient Descent (SGD) SGD adalah teknik optimisasi yang paling umum digunakan dalam jaringan saraf tiruan. Ini adalah algoritma yang berdasarkan pada pendekatan iteratif dan mengubah bobot dan bias secara bertahap. SGD memiliki varian seperti : SGD with Momentum, Adagrad, Adadelta, Adam dan sebagainya.
  6. Algoritma Optimisasi Genetika Algoritma optimisasi genetika adalah teknik optimisasi yang lebih baik daripada SGD karena dapat menemukan parameter terbaik dengan lebih cepat dan efisien. Algoritma ini menggunakan prinsip evolusi dari organisme biologi untuk menemukan solusi terbaik dari masalah yang diberikan. Algoritma ini menggunakan konsep seleksi, crossover dan mutasi untuk menghasilkan generasi baru dari parameter yang lebih baik dari generasi sebelumnya.
  7. Algoritma Optimisasi Partikel Swarm (PSO) PSO adalah teknik optimisasi yang lebih baik daripada algoritma genetika karena dapat menemukan parameter terbaik dengan lebih cepat dan efisien. Algoritma ini menggunakan prinsip kerja dari kumpulan partikel yang bekerja sama untuk menemukan solusi terbaik dari masalah yang diberikan. Algoritma ini menggunakan konsep interaksi antar partikel dan interaksi dengan solusi terbaik yang pernah ditemukan untuk menghasilkan generasi baru dari parameter yang lebih baik dari generasi sebelumnya.

Semua teknik optimisasi yang disebutkan di atas memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Pemilihan teknik optimisasi yang tepat tergantung pada karakteristik masalah yang akan dipecahkan dan keterbatasan komputasi yang tersedia.

Baca juga Daftar Semua Artikel

Similar Posts