5.2. Gradient Descent for NN

Video ini menjelaskan proses gradient descent untuk neural network, mulai dari perhitungan output dan error hingga update bobot dan pemilihan learning rate yang optimal. Berikut adalah poin-poin penjelasan dari video dalam urutan waktu.

• 0:03 - Pendahuluan: Membahas gradient descent untuk neural network.
• 0:09 - Fungsi dan Jaringan: Menyusun fungsi dan jaringan dengan input $X$, $W_1$, dan $W_2$.
• 1:02 - Perhitungan Output: Menghitung output dan error dengan contoh nilai.
• 2:19 - Backpropagation: Menghitung turunan untuk bobot $W_2$ dan $W_1$ menggunakan aturan rantai dan fungsi aktivasi.
• 6:00 - Update Bobot: Mengupdate bobot dengan learning rate $\alpha$.
• 7:27 - Pemilihan Learning Rate: Diskusi tentang memilih learning rate yang optimal.