### 11.13 Rangkuman

Ada beberapa hal yang perlu kamu ingat, pertama-tama jaringan _neural network_ terdiri
atas:

```
1. _Input layer_
2.Hidden layer(s)
3. _Output layer_
```
Setiap _edge_ yang menghubungkan suatu _node_ dengan _node_ lainnya disebut
_synapse weight_. Pada saat melatih _neural network_ kita mengestimasi nilai
yang “bagus” untuk _synapse weights_.
Kedua, hal tersulit saat menggunakan _neural network_ adalah menentukan
topologi. Kamu bisa menggunakan berbagai macam variasi topologi _neural_
_network_ serta cara melatih untuk masing-masing topologi. Tetapi, suatu
topologi tertentu lebih tepat untuk merepresentasikan permasalahan dibanding
topologi lainnya. Menentukan tipe topologi yang tepat membutuhkan pen-
galaman.
Ketiga, proses _training_ untuk _neural network_ berlangsung lama. Secara
umum, perubahan nilai _synapse weights_ mengikuti tahapan ( _stage_ ) berikut [9]:

```
1. _Earlier state_. Pada tahap ini, struktur global (kasar) diestimasi.
2. _Medium state_. Pada tahap ini, _learning_ berubah dari tahapan global menjadi
lokal (ingat _steepest gradient descent_ ).
3. _Last state_. Pada tahap ini, struktur detail sudah selesai diestimasi. Harapannya,
_model_  menjadi konvergen.
```
_Neural network_ adalah salah satu _learning machine_ yang dapat menemukan
_hidden structure_ atau pola data “implisit”. Secara umum, _learning machine_


162 11 Feed _forward_ Neural Network

tipe ini sering menjadi _overfitting/overtraining_, yaitu model memiliki kinerja
sangat baik pada _training data_, tapi buruk pada _testing data_ / _unseen example_.
Oleh sebab itu, menggunakan _neural network_ harus hati-hati.
Keempat, _neural network_ dapat digunakan untuk _supervised_, _semi-supervised_,
maupun _unsupervised learning_. Hal ini membuat _neural network_ cukup populer
belakangan ini karena fleksibilitas ini. Contoh penggunaan _neural network_ untuk _unsupervised_ learning
akan dibahas pada bab 12. Semakin canggih
komputer, maka semakin cepat melakukan perhitungan, dan semakin cepat
melatih _neural network_. Hal ini adalah kemewahan yang tidak bisa dirasakan
20-30 tahun lalu.

