### 11.7 Multi- _class_ Classification

_Multilayer perceptron_ dapat memiliki lebih dari satu _output unit_. Seumpama
kita mempunyai empat kelas, dengan demikian kita dapat merepresentasikan
keempat kelas tersebut sebagai empat _output units_. Kelas pertama direpresentasikan
dengan unit pertama, kelas kedua dengan unit kedua, dst. Untuk
Ckelas, kita dapat merepresentasikannya denganC output units. Kita dapat
merepresentasikan data harus dimasukkan ke kelas mana menggunakan
_sparse vector_, yaitu bernilai 0 atau 1. Elemen ke-ibernilai 1 apabila data masuk
ke kelasci, sementara nilai elemen lainnya adalah 0 (ilustrasi pada Gambar
11.9). _Output_ ANN dilewatkan pada suatu fungsi softmax yang melambangkan
probabilitas _class-assignment_ ; i.e., kita ingin _output_ agar semirip
mungkin dengan _sparse vector_ ( _desired output_ ). Pada kasus ini, _output_ ANN
adalah sebuah distribusi yang melambangkan _input_ di- _assign_ ke kelas tertentu.
Ingat kembali materi bab 5, _cross entropy_ cocok digunakan sebagai
_utility function_ ketika _output_ berbentuk distribusi.

```
1 0
0 1
```
```
0 0
0 0
0 0
0 0
```
```
1 0
0 1
```
```
Label=𝑐!
Label=𝑐"
Label=𝑐#
Label=𝑐$
```
```
𝑐( 𝑐) 𝑐* 𝑐+
```
Gambar 11.9: Ilustrasi representasi _desired output_ pada _multi-class classification_ menggunakan _sparse_
vector (sering disebut sebagai “one-hot vector” di
komunitas ANN).

