Algoritma Perambatan Maju

Algoritma Perambatan Maju atau Forward-Propagation merupakan algoritma pada Jaringan saraf tiruan untuk menghitung nilai luaran suatu nilai masukan yang dilalui/dirambatkan pada jaringan saraf tiruan yang sudah terdefinisi.

Definisi

Diketahui jaringan saraf tiruan yang terdiri dari tiga lapis bagian: lapis masukan (input layer), lapis tersembunyi (hidden layer) dan lapis luaran (output layer) dengan jumlah semua lapis sebanyak $\mathrm {I}$ dengan data masukan yang akan dilatih dinyatakan dalam notasi $X$ dengan luaran $y$ . Pada setiap lapisnya, jumlah neuron pada lapis ke-$i,(0\leq i<\mathrm {I} )$ adalah $l_{i}$; matriks beban $W^{(i)}\in \mathbb {R} ^{l_{i-1}\times l_{i}}$; nilai bias $b_{i}$ dan fungsi aktivasi $f$. Algoritma Perambatan Maju dimulai dari lapis ke-1 (lapis tersembunyi pertama atau lapis luaran jika $\mathrm {I} =2$) dengan melakukan perhitungan nilai luaran pada neuron ini $h^{(i)}=f(b_{i}+W^{(i)}h^{(i-1)})$ dimana $h^{(0)}=x$ diambil langsung dari nilai masukan.