Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi data. Berikut adalah beberapa konsep penting terkait dengan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation:

• Neuron buatan: Unit dasar jaringan syaraf tiruan adalah neuron buatan. Neuron buatan mewakili unit pemrosesan jaringan. Model neuron buatan yang diusulkan oleh McCulloch Pitts digunakan dalam aplikasi klasifikasi pola jaringan syaraf tiruan.
• Backpropagation: Backpropagation adalah metode pelatihan jaringan syaraf tiruan yang diawasi. Tujuan backpropagation adalah untuk memodifikasi bobot untuk melatih jaringan neural untuk memetakan input arbitrer ke output dengan benar. Perceptron berlapis-lapis dapat dilatih menggunakan algoritma backpropagasi.
• Arsitektur: Arsitektur jaringan syaraf tiruan backpropagation terdiri dari lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Lapisan tersembunyi dapat memiliki beberapa lapisan tergantung pada kompleksitas masalah.
• Bobot: Bobot adalah parameter yang digunakan untuk menghubungkan neuron dalam jaringan syaraf tiruan. Bobot diatur selama pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk meminimalkan kesalahan.
• Bias: Bias adalah parameter yang digunakan untuk menambahkan offset ke keluaran neuron. Bias juga diatur selama pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk meminimalkan kesalahan.