Memahami Arsitektur Tubelike di Jaringan Syaraf Tiruan

Dalam konteks jaringan saraf, struktur "seperti tabung" mengacu pada jenis arsitektur yang terdiri dari beberapa lapisan yang ditumpuk bersama dengan cara tertentu. Istilah "tubelike" berasal dari fakta bahwa arsitekturnya menyerupai tabung atau pipa, dengan data masukan mengalir melalui lapisan dan diubah seiring perkembangannya.

Dalam arsitektur tubelike, setiap lapisan biasanya terdiri dari serangkaian neuron yang terhubung ke lapisan sebelumnya, dan keluaran dari setiap lapisan dimasukkan ke lapisan berikutnya sebagai masukan. Hal ini menciptakan rantai lapisan yang bekerja sama untuk memproses data masukan dan menghasilkan keluaran.

Arsitektur mirip tabung sering digunakan dalam tugas pemrosesan bahasa alami (NLP) seperti pemodelan bahasa, terjemahan mesin, dan klasifikasi teks. Mereka juga telah diterapkan pada domain lain seperti pengenalan gambar dan ucapan.

Beberapa jenis arsitektur mirip tabung yang umum meliputi:

1. Jaringan Neural Berulang (RNN): RNN adalah jenis jaringan saraf yang sangat cocok untuk memproses data sekuensial seperti data teks atau deret waktu. Mereka menggunakan putaran umpan balik untuk mempertahankan keadaan tersembunyi yang menangkap informasi dari masukan sebelumnya, memungkinkan mereka memproses rangkaian data yang panjang.
2. Jaringan Memori Jangka Pendek Panjang (LSTM): LSTM adalah jenis RNN yang dirancang untuk menangani masalah gradien hilang yang dapat terjadi saat melatih RNN dalam urutan yang panjang. Mereka menggunakan tipe sel khusus untuk menyimpan informasi dari waktu ke waktu, memungkinkan mereka mempelajari ketergantungan jangka panjang dalam data.
3. Jaringan transformator: Transformer adalah jenis jaringan saraf yang digunakan untuk tugas-tugas NLP seperti terjemahan mesin dan klasifikasi teks. Mereka menggunakan mekanisme perhatian mandiri untuk memproses rangkaian masukan secara paralel, sehingga memungkinkan mereka menangani rangkaian panjang secara efisien.

Secara keseluruhan, arsitektur mirip tabung adalah alat yang ampuh untuk memproses data berurutan dan dapat digunakan dalam berbagai aplikasi.