Neural Network

Transformer: Lompatan Besar dalam Pemrosesan Bahasa Mesin

Transformer memperkenalkan mekanisme self-attention yang merevolusi pemrosesan bahasa alami dan mengatasi keterbatasan model RNN/LSTM. Artikel ini membahas keunggulan, tantangan, serta peran transformer dalam perkembangan model bahasa modern.

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.

CNN dan RNN dalam Bahasa Sederhana

Penjelasan sederhana tentang cara kerja CNN untuk pengolahan gambar dan RNN untuk data berurutan seperti teks atau suara. Dilengkapi perbandingan peran keduanya dan relevansinya dalam aplikasi sehari-hari.

Mengenal RNN: Bagaimana Mesin Mencerna Urutan dan Bahasa

RNN memungkinkan mesin memahami data berurutan seperti teks dan suara dengan mengingat konteks sebelumnya. Artikel ini membahas cara kerja, aplikasi nyata, serta tantangan dan solusi dalam pengembangan RNN.