Recurrent Neural Network (RNN)

Recurrent Neural Network (RNN) ~~ Hai hai sobat Exsight, saat ini di era di mana data menjadi aset berharga, kemampuan untuk mengolah informasi dengan cepat dan akurat menjadi kunci utama dalam berbagai bidang, mulai dari teknologi hingga ilmu pengetahuan. Di tengah kompleksitas data yang semakin meningkat, maka diperlukan adanya suatu metode yang mampu memahami dan mengekstrak pola dari data. Salah satu metode yang akan kita bahas dalam artikel ini yaitu Recurrent Neural Network (RNN).

Recurrent Neural Network (RNN) merupakan pengembangan lebih lanjut dari Neural Network (sudah pernah dibahas nih terkait Neural Network pada artikel Pengenalan Neural Network dan Aplikasinya). Dalam artikel ini kita akan membahas secara mendalam tentang konsep dasar, kelebihan dan kelemahan serta penerapan Recurrent Neural Network (RNN). Yuk yuk simak artikel ini dengan seksama yaa!

Definisi

Recurrent Neural Network (RNN) merupakan pengembangan Artificial Neural Network (ANN) yang mempunyai memori pengingat data historis masa lalu. Recurrent Neural Network (RNN) memiliki kemampuan untuk menyimpan informasi sebelumnya dan menggunakannya dalam pemrosesan informasi saat ini, sehingga cocok untuk data dengan urutan atau ketergantungan temporal.

RNN dapat diartikan dengan jaringan umpan balik, jaringan yang mengakomodasikan luaran (output) jaringan sebagai masukan (input) jaringan tersebut dan digunakan untuk menghasilkan output baru. Susunan RNN umumnya berisi tiga lapisan, termasuk satu lapisan input, beberapa lapisan tengah (lapisan tersembunyi) dan satu lapisan output. Tidak ada batasan teoritis tentang batasan jumlah lapisan tersembunyi tetapi biasanya terdapat minimal satu atau dua.

Perbedaan Antara RNN dan Neural Network

Recurrent Neural Network (RNN) memiliki keterkaitan erat dengan Neural Network. Adapun perbedaan mendasar antar keduanya adalah sebagai berikut.

Konsep Dasar Recurrent Neural Network

Recurrent Neural Network (RNN) merupakan proses yang dilakukan secara berulang untuk memproses input (umumnya data sekuensial) sebagai bagian dari deep learning. Susunan RNN secara umum terdiri atas tiga lapisan, meliputi satu lapisan input (input layer), beberapa lapisan tengah (lapisan tersembunyi atau hidden layer) dan satu lapisan output (output layer). Dalam hal ini, umumnya tidak ada batasan teoritis terkait batasan jumlah lapisan tersembunyi (hidden layer), akan tetapi biasanya terdapat minimal satu atau dua hidden layer.

Berdasarkan Gambar di atas, simbol x_t menunjukkan input layer pada setiap langkah atau time step t, kemudian s_t merupakan hidden layer pada setiap time step t, lalu o_t menunjukkan output untuk setiap time step t dan U, V, W merupakan matriks parameter pada RNN.

Apabila dilihat berdasarkan model yang terbentuk, diantaranya terdapat dua model umum dalam RNN, diantaranya yaitu model Hopfield dan model Elman.

A. Model Hopfield

• Model Hopfield merupakan salah satu jenis model RNN yang digunakan terutama untuk pemrosesan memori dan pemulihan pola.
• Arsitektur model Hopfield terdiri dari satu lapisan tunggal yang terhubung sepenuhnya (fully connected) di antara neuron, tanpa adanya layer tersembunyi (tanpa hidden layer)
• Model ini dirancang untuk menyimpan dan mengingat pola input yang diberikan, serta untuk menghasilkan output yang mirip dengan pola yang telah dipelajari ketika diberikan input yang terkait.
• Hopfield Network memiliki kemampuan untuk menstabilkan diri sendiri, sehingga memungkinkannya untuk mengembalikan pola yang sesuai dari input yang tidak lengkap atau rusak.

Persamaan umum dari model Hopfield dapat dituliskan sebagai berikut.

\begin{matrix}
C_{i}\frac{du_{i}\left ( t \right )}{dt}=-\frac{u_{i}}{R_{i}}+\sum_{j=1}^{n}T_{ij}v_{i}\left ( t \right )+I_{i}\\
\\ 
dimana\\ 
v_{i}\left ( t \right )=g_{i}\left ( u_{i}\left ( t \right ) \right )\\\\
untuk\, i=1,2,...,n\, dan\, C_{i},\, R_{i},\, t\geq 0
\end{matrix}

Keterangan:
u_i : Keadaan neuron
v_i : Output neuron
g_i : Fungsi sigmoid
T_ij : Jumlah koneksi sinaptik antara neuron i dan j

B. Model Elman

• Model Elman adalah salah satu jenis model RNN yang dikembangkan khusus untuk menangani urutan data, dimana cara kerja dari model Elman yaitu dengan mempertahankan informasi kontekstual dari langkah waktu sebelumnya.
• Arsitektur Elman terdiri dari lapisan input (input layer), lapisan tersembunyi (hidden layer), dan lapisan konteks (context layer).
  
  Lapisan konteks (context layer) dalam model Elman adalah lapisan tambahan yang ada di dalam arsitektur Recurrent Neural Network (RNN). Lapisan ini berbeda dengan output layer meskipun keduanya terletak di dalam model Elman. Lapisan konteks (context layer) bertanggung jawab untuk menyimpan informasi kontekstual dari langkah waktu sebelumnya, sementara output layer bertanggung jawab untuk menghasilkan output dari hasil pemrosesan pada langkah waktu saat ini.
• Setiap neuron di lapisan tersembunyi menerima input dari lapisan input serta output dari lapisan konteks di langkah waktu sebelumnya.
• Lapisan konteks bertindak sebagai memori internal yang memungkinkan model untuk “mengingat” informasi dari langkah waktu sebelumnya dan menggunakan informasi ini dalam pemrosesan pada langkah waktu saat ini.
• Model Elman sering digunakan dalam tugas yang melibatkan prediksi berdasarkan sejarah atau konteks, seperti dalam pemrosesan bahasa alami atau analisis time series.

net_{j}=\sum_{i}^{n}x_{i}\left (t  \right )v_{ij}+\sum_{h}^{m}y_{h}\left ( t-1 \right )u_{jh}+\theta _{j}

Keterangan :
x_i : Input dari 1, 2, …, n
v_ji : Bobot dari input ke hidden layer
y_h : Hasil duplikat dari hidden layer waktu ke (t-1)
u_jh : Bobot dari context ke hidden layer
θ_j : Bias
n : Jumlah node masukan
i : Node input
m : Jumlah node hidden
h : Node context
net_j : Hidden layer

Kelebihan dan Kelemahan

Beberapa kelebihan dan kelemahan pada metode Recurrent Neural Network (RNN) adalah sebagai berikut.

Kelebihan

1. Kemampuan Memahami Data Berurutan
   RNN mampu memproses dan memodelkan data yang memiliki urutan atau dependensi temporal, seperti teks, audio, atau deret waktu. Hal ini dikarenakan RNN dapat “mengingat” informasi sebelumnya dalam proses pengolahan data.
2. Fleksibilitas dalam Ukuran Input/Output
   RNN dapat menerima input dengan ukuran yang bervariasi dan menghasilkan output dengan format yang fleksibel, membuatnya cocok untuk berbagai jenis tugas, termasuk pemrosesan bahasa alami, analisis time series, dan pembangkitan data.
3. Parameter Bersama di Seluruh Urutan
   Dalam RNN, parameter model yang sama digunakan untuk setiap langkah waktu, sehingga memungkinkan penghematan parameter dan efisiensi dalam pelatihan model.

Kelemahan

1. Rentan terhadap Masalah Vanishing atau Exploding Gradients
   Dalam metode RNN, terutama pada urutan panjang, masalah gradien yang menghilang atau meledak dapat terjadi, yang dapat menghambat kemampuan model untuk belajar dari data dengan baik.
2. Sulit untuk Memproses Konteks Jarak Jauh
   Meskipun RNN dapat mengingat informasi sebelumnya dalam urutan data, mereka cenderung memiliki kesulitan dalam mempertahankan konteks jarak jauh, yang dapat menghasilkan kinerja yang kurang baik dalam tugas-tugas yang memerlukan pemahaman konteks yang luas.
3. Kinerja Komputasi yang Tinggi
   RNN cenderung memerlukan sumber daya komputasi yang cukup besar, terutama jika model memiliki banyak lapisan atau jumlah neuron yang besar, membuatnya kurang efisien dalam beberapa situasi, terutama pada perangkat dengan keterbatasan daya komputasi.

Penerapan dalam Berbagai Bidang

Recurrent Neural Network (RNN) telah merambah ke berbagai bidang dan industri karena kemampuannya dalam memproses data berurutan atau bergantung pada konteks. Berikut adalah beberapa contoh penerapan RNN dalam berbagai bidang.

A. Language Modeling
RNN digunakan untuk memprediksi kata-kata berikutnya dalam sebuah kalimat, sehingga berguna dalam aplikasi seperti penyelesaian otomatisan, penafsiran teks, dan penulisan prediksi teks.

B. Pembuatan Teks (Text Generation)
RNN dapat digunakan untuk menghasilkan teks baru berdasarkan pola yang dipelajari dari teks yang ada, seperti dalam pembuatan cerita, puisi, atau lirik lagu.

C. Penerjemah (Translation Model)
RNN dapat digunakan dalam sistem penerjemah otomatis untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain.

D. Pengenalan Tulisan Tangan
RNN dapat digunakan dalam aplikasi pengenalan tulisan tangan untuk mengenali karakter atau kata dari tulisan manusia.

Referensi

Maharani, C., Warsito, B., & Santoso, R. (2023). Analisis Sentimen Vaksin Covid-19 pada Twitter Menggunakan Recurrent Neural Network (RNN) dengan Algoritma Long Short-Term Memory (Lstm). Jurnal Gaussian, Vol.12, No.3.

Dewi, L. (2020). Peramalan Harga Emas Dunia Menggunakan Metode Recurrent Neural Network (RNN). Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Li, S., dan Xu, J. 2018. A Recurrent Neural Network Language Model Based on Word Embedding. Springer, Cham, 368–377.

Sampai di sini dulu penjelasan terkait Recurrent Neural Network (RNN). Apabila sobat Exsight masih ada yang dibingungkan terkait pembahasan pada artikel ini, bisa langsung saja ramaikan kolom komentar atau hubungi admin melalui tombol bantuan di kanan bawah. Stay tuned di website https://exsight.id/blog/ agar tidak ketinggalan artikel-artikel menarik lainnya. See you in the next article yaa!

Please leave this field empty

Sstt...
Mau Kiriman Artikel Terbaru Exsight
Tanpa Biaya Langganan?

Nama Kamu

Email Kamu

Dapatkan Akses Informasi Terupdate Seputar Dunia Data dan Statistika 🙂

You’ve been successfully subscribed to our newsletter!