Berikut ini adalah postingan artikel kategori Emerging Technology yang membahas tentang penjelasan pengertian, definisi, dan arti dari istilah kata multi-layer neural network berdasarkan rangkuman dari berbagai jenis macam sumber (referensi) relevan, terkait, serta terpercaya.
Pengertian Multi-Layer Neural Network
Apa itu sebetulnya yang dimaksud dengan multi-layer neural network ini?
Jaringan saraf multi-lapisan berisi lebih dari satu lapisan neuron atau node buatan.
Mereka sangat berbeda dalam desain.
Penting untuk dicatat bahwa sementara jaringan saraf satu lapis berguna di awal evolusi AI, sebagian besar jaringan yang digunakan saat ini memiliki model multi-lapisan.
Pembahasan dari Apa itu Pengertian, Maksud, serta Contoh dari Istilah Multi-Layer Neural Network
Baik, agar kita dapat lebih mendalami arti penjelasan serta maksud dari acronym atau kata tersebut di atas, pastinya kita juga perlu memahami lebih dalam tentang pembahasan tentang apa itu pengertian, arti, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi multi-layer neural network.
Jaringan saraf multi-layer dapat diatur dengan berbagai cara.
Biasanya, mereka memiliki setidaknya satu lapisan input, yang mengirimkan input tertimbang ke serangkaian lapisan tersembunyi, dan lapisan output di akhir.
Pengaturan yang lebih canggih ini juga dikaitkan dengan build nonlinier menggunakan sigmoids dan fungsi lain untuk mengarahkan penembakan atau aktivasi neuron buatan.
Sementara beberapa sistem ini dapat dibangun secara fisik, dengan bahan fisik, sebagian besar dibuat dengan fungsi perangkat lunak yang memodelkan aktivitas saraf.
Convolutional Neural Networks (CNNS), sangat berguna untuk pemrosesan gambar dan visi komputer, serta jaringan saraf berulang, jaringan yang dalam dan sistem kepercayaan yang dalam adalah semua contoh jaringan saraf multi-lapisan.
CNN, misalnya, dapat memiliki lusinan lapisan yang berfungsi secara berurutan pada suatu gambar.
Semua ini adalah pusat untuk memahami bagaimana fungsi jaringan saraf modern.
Seperti yang sudah kita lihat di atas, istilah ini merupakan salah satu dari kumpulan kamus, akronim, istilah, jargon, atau terminologi dalam bidang teknologi yang diawali dengan abjad atau awalan M, serta merupakan terms yang terkait dengan Emerging Technology.
Arti Multi-Layer Neural Network dalam Kamus Terjemahan Bahasa Indonesia dan Inggris
Selain membahas tentang pengertian dan pembahasan definisinya, untuk lebih memperdalamnya, di sini kita juga perlu mengetahui apa arti kata multi-layer neural network dalam kamus terjemahan bahasa Indonesia dan Inggris.
Untuk lebih mudah dalam memahaminya, di artikel ini Kami akan menguraikannya berupa tabel terjemahan bahasa Indonesia dan Inggris sebagai berikut.
| Tipe | Bahasa Indonesia | Bahasa Inggris |
| Terminologi | jaringan saraf multi-layer | multi-layer neural network |
| Kategori | teknologi yang muncul | emerging technology |
Penutup
Baiklah, di atas adalah pembahasan dan penjelasan tentang apa itu arti dari multi-layer neural network.
Semoga postingan artikel yang sudah Kami bagikan ini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan kita semua.
Lihat juga pembahasan tentang apa itu pengertian, arti, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi artikel lainnya yang berhubungan dengan bidang Teknologi yang ada di laman blog UrlWebsite Kami.
Sumber (Referensi)
Artikel ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi relevan yang berotoritas seperti Wikipedia, Webopedia Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya seperti Technopedia dan Techterms. Kata Multi-Layer Neural Network ini merupakan salah satu dari kumpulan terminologi “Emerging Technology” dalam bidang teknologi yang dimulai dengan abjad atau awalan M. Artikel ini di-update pada bulan May tahun 2024.
- https://id.wikipedia.org/wiki/terminologi
- https://id.wikipedia.org/wiki/teknologi
- https://id.wikipedia.org/wiki/teknis
- https://www.webopedia.com/?s=multi-layer-neural-network
- Gambar contoh dari multi-layer-neural-network via Google di sini
- Gambar contoh dari multi-layer-neural-network via Bing di sini
