LSTM | Danny Agus

Analisis Metode Deep Learning Hibrida CNN-LSTM untuk Klasifikasi Aktivitas Manusia dan Potensinya pada Sinyal EEG

Artikel ini mengulas metodologi deep learning hibrida Convolutional Neural Network (CNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM) yang digunakan untuk pengenalan aktivitas manusia berdasarkan data sensor smartphone, serta mengeksplorasi relevansi dan potensi aplikasinya untuk klasifikasi sinyal Electroencephalogram (EEG).

Mengenal LSTM dan GRU: Memori Panjang dalam Otak Mesin

LSTM dan GRU memecahkan masalah memori jangka panjang pada RNN klasik dengan mekanisme gerbang cerdas. Artikel ini membahas keunggulan, aplikasi nyata, dan perbandingan efisiensi kedua arsitektur dalam pemrosesan data berurutan.

Dari ANN ke CNN dan RNN: Memahami Dunia Neural Network dalam Bahasa Sederhana

Penjelasan evolusi neural network dari ANN, CNN, hingga RNN beserta turunan dan aplikasinya di dunia nyata. Panduan memilih jenis jaringan saraf sesuai kebutuhan data dan tujuan pemrosesan.