Perceptron Multilapis (MLP)

Multilayer Perceptron (MLP) adalah model jaringan saraf tiruan yang terdiri dari beberapa lapisan neuron yang terhubung dalam satu kaskade (oleh karena itu dinamakan “multilayer”). Jenis MLP yang paling banyak digunakan adalah jaringan feed-forward, dimana informasi diteruskan dalam satu arah dari input ke output. MLP dapat digunakan untuk berbagai aplikasi seperti pengenalan pola, pemrosesan gambar, dan analisis deret waktu.

Inti dari MLP adalah arsitektur neuron yang saling berhubungan, yang bertindak sebagai unit untuk operasi komputasi dalam jaringan. Setiap neuron menerima masukan dari lapisan sebelumnya dan meneruskan informasi melalui fungsi aktivasi linier atau non-linier. Output dari fungsi aktivasi kemudian diteruskan ke lapisan berikutnya dan seterusnya. Lapisan terakhir MLP dapat menjadi lapisan keluaran yang digunakan untuk menafsirkan dan menyajikan hasil prediksi tergantung pada sifat masalahnya.

Untuk MLP yang diawasi, pelatihan adalah proses mengoptimalkan parameter jaringan sehingga dapat memetakan data masukan ke keluaran yang diinginkan secara akurat. Proses ini melibatkan penggunaan algoritma backpropagation, yaitu metode matematika yang digunakan untuk menyesuaikan bobot setiap neuron dalam jaringan. Pelatihan adalah langkah paling penting dalam pembangunan MLP karena jaringan yang tidak terlatih tidak memiliki kekuatan prediktif.

MLP banyak digunakan untuk masalah klasifikasi dan regresi karena kemampuannya mempelajari hubungan kompleks antara variabel masukan dan keluaran. Selain itu, MLP mampu melakukan transformasi nonlinier, sehingga dapat diterapkan secara luas dalam kecerdasan buatan dan robotika.

Selain penerapannya, karakteristik lain dari MLP adalah kinerjanya dapat ditingkatkan secara signifikan dengan meningkatkan jumlah lapisan dan neuron yang terdapat dalam jaringan. Hal ini disebut “pembelajaran mendalam” dan menjadi bidang penelitian pembelajaran mesin yang semakin populer. Terlepas dari aplikasi atau pandangan pembelajaran mendalam, MLP adalah jenis jaringan saraf tiruan yang kuat dan populer karena kemampuannya untuk belajar dengan cepat dan akurat.