NEURAL NETWORK FUNDAMENTAL DAN IMPLEMENTASI DALAM PEMROGRAMAN
Abstract
Nowadays machine learning and deep learning are becoming a trend in the world of information system. They are actually is part of an artificial intelligence domain. However, so many people don’t understand that machine learning and deep learning are built using neural networks. Therefore, in order to understand how machine learning and deep learning works, we must understand the basic concept of the neural network first. In this article, the writer describes the basic theory, math function of a neural network, and the example of implementation into the java programming language. The writer hopes that this article may help to understand neural network which is the core of machine learning and deep learning.
Downloads
References
Chauhan, N. S. (2019). Build an Artificial Neural Network From Scratch: Part 1. https://www.kdnuggets.com/2019/11/build-artificial-neural-network-scratch-part-1.html
Deka, L., & Quddus, M. (2014). Network-level accident-mapping: Distance based pattern matching using artificial neural network. Accident Analysis and Prevention, 65, 105–113. https://doi.org/10.1016/j.aap.2013.12.001
Deus, J. (2018). Implementing an Artificial Neural Network in Pure Java (No external dependencies). https://medium.com/coinmonks/implementing-an-artificial-neural-network-in-pure-java-no-external-dependencies-975749a38114
Janakiram. (2016). Why Do Developers Find It Hard To Learn Machine Learning? https://www.forbes.com/sites/janakirammsv/2018/01/01/why-do-developers-find-it-hard-to-learn-machine-learning/#74e353dd6bf6
Molecular Devices. (2012). What is an Action Potential? Molecular Devices. https://www.moleculardevices.com/applications/patch-clamp-electrophysiology/what-action-potential#gref
Sena, S. (2017). Pengenalan Deep Learning Part 2 : Multilayer Perceptron. https://medium.com/@samuelsena/pengenalan-deep-learning-part-2-multilayer-perceptron-e8f98d625b09
Penulis yang menerbitkan jurnal ini menyetujui ketentuan berikut:
1. Penulis memegang hak cipta dan memberikan hak jurnal mengenai publikasi pertama dengan karya yang dilisensikan secara bersamaan di bawah Creative Commons Attribution 4.0 International License. yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan atas karya penulis dan publikasi awal pada jurnal.
2. Penulis dapat memasukkan pengaturan kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi jurnal yang diterbitkan (misalnya, mengirimkannya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan atas publikasi awalnya pada Jurnal.
3. Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting karya mereka secara online (misalnya, dalam penyimpanan institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengiriman, karena hal itu dapat menghasilkan pertukaran yang produktif, serta kutipan dari karya yang diterbitkan sebelumnya.