Geoffrey Hinton, salah satu tokoh terkemuka di bidang kecerdasan buatan, baru-baru ini memperkenalkan sebuah metode pelatihan jaringan saraf tiruan yang inovatif, yaitu algoritma Forward-Forward. Pendekatan ini menawarkan alternatif menarik terhadap metode backpropagation yang telah lama digunakan.

Berbeda dengan backpropagation yang melakukan perhitungan maju dan mundur untuk memperbarui bobot jaringan, Forward-Forward hanya menggunakan dua kali perhitungan maju. Pada perhitungan pertama, jaringan diumpankan data nyata (positif), sedangkan pada perhitungan kedua, jaringan diumpankan data yang dibalik (negatif). Setiap lapisan dalam jaringan memiliki fungsi objektif sendiri, yaitu mencapai nilai “kebaikan” yang tinggi untuk data positif dan nilai yang rendah untuk data negatif.

Ide di balik Forward-Forward adalah untuk meniru cara kerja neuron di otak manusia. Alih-alih mengandalkan sinyal error yang dipropagasikan mundur, metode ini lebih fokus pada pembelajaran langsung dari data. Hasil penelitian awal menunjukkan bahwa Forward-Forward dapat efektif untuk masalah-masalah kecil dan layak untuk dipelajari lebih lanjut.

Mengapa Forward-Forward Menarik?

  • Inspirasi dari Otak: Pendekatan ini terinspirasi dari pemahaman kita tentang bagaimana neuron dalam otak berinteraksi.
  • Sederhana: Konsep dasarnya relatif sederhana dibandingkan dengan backpropagation.
  • Potensi untuk Masalah Kompleks: Meskipun masih dalam tahap awal penelitian, Forward-Forward memiliki potensi untuk mengatasi beberapa keterbatasan dari backpropagation.

Perbandingan dengan Backpropagation

  • Backpropagation: Menggunakan gradien untuk memperbarui bobot, seringkali rentan terhadap masalah vanishing gradient dan exploding gradient.
  • Forward-Forward: Lebih langsung dan mungkin lebih stabil, namun masih perlu penelitian lebih lanjut untuk memahami kelebihan dan kekurangannya.

Kesimpulan

Algoritma Forward-Forward adalah sebuah inovasi menarik dalam bidang deep learning. Meskipun masih dalam tahap awal pengembangan, pendekatan ini menawarkan perspektif baru dalam pelatihan jaringan saraf tiruan. Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk memahami potensi penuh dari algoritma ini dan penerapannya pada masalah-masalah yang lebih kompleks.

sumber: https://pub.towardsai.net/forward-forward-algorithm-ac24d0d9ffd