Untuk memahami konsep ini, kita harus membedah setiap bagian dari keyword satu per satu.
Algoritma Stochastic Gradient Descent
Stochastic Gradient Descent (SGD) adalah sebuah metode yang digunakan dalam machine learning dan deep learning untuk mengoptimalkan algoritma. SGD adalah variasi dari gradient descent, yang pada dasarnya adalah proses iteratif yang mencoba untuk mengoptimalkan suatu fungsi objektif.
Bedanya adalah, pada SGD, algoritma memperbarui bobot berdasarkan gradient dari satu sampel pelatihan atau subset kecil dari sampel, alih-alih seluruh dataset pelatihan. Ini membuat SGD lebih cepat dan lebih efisien dalam menghadapi dataset yang besar, tetapi dapat menghasilkan fluktuasi lebih banyak dalam proses menuju ke titik minimum.
Tanh
Tanh, atau tangen hiperbolik, adalah sebuah fungsi aktivasi yang digunakan dalam machine learning dan deep learning. Fungsi aktivasi ini memetakan input ke dalam rentang antara -1 dan 1, yang berarti outputnya dapat berubah secara linier dan non-linier. Fungsi aktivasi ini banyak digunakan dalam arsitektur neural network karena dapat menangani kedua jenis data tersebut dengan baik.
Apakah Stochastic Gradient Descent dan Tanh Berkaitan?
Meskipun SGD dan Tanh berada dalam ranah machine learning dan digunakan untuk mengatur berbagai aspek dalam proses pembelajaran mesin, mereka digunakan untuk tujuan yang berbeda dan tidak dapat disebut sebagai satu dan sama. SGD adalah algoritma optimasi, sementara Tanh adalah fungsi aktivasi.
SGD Adalah Tanh?
Maka, pernyataan bahwa “nama lain dari algoritma stochastic gradient descent adalah tanh” tidak benar. Kedua konsep ini berbeda dan masing-masing memiliki peranannya sendiri. SGD digunakan untuk proses optimasi pada machine learning dan deep learning, sementara tanh digunakan sebagai fungsi aktivasi dalam jaringan neural.
Jadi, jawabannya apa? Nama lain dari algoritma stochastic gradient descent bukanlah Tanh. Mereka adalah dua konsep yang berbeda dan tidak dapat digantikan satu sama lain.
