Terima Kasih banyak ibu, Mau tanya ibu untuk Staked LSTM itu setelah output di dapat apakah dilakukan kembalik Step LSTM biasa ibu? Kalau boleh dijelaskan materinya dibuatkan vidio ibu Terima Kasih🙏
Mohon maaf Bu saya izin bertanya untuk nilai xt apakah diperoleh dari hasil perkalian matrik [1 2] dikalikan dengan 0,5 ya Bu ? Soalnya waktu saya hitung ulang untuk Uf.xt hasil saya berbeda dengan ibu, mohon penjelasannya bu, mungkin saya salah menghitung 🙏🏻
Mohon maaf bu izin bertanya, kan itu di awal ada dataset dalam bentuk matriks A1, A2, dan Target. Nah untuk data Target, apakah tidak masuk dalam perhitungan manualnya ya bu? Terimakasih.
Data target dipakai utk pelatihan. Video ini membahas proses inferensi dgn menggunakan model hasil pelatihan. Data target dapat digunakan untuk memeriksa apakah hasil inferensinya sudah mendekati target atau belum.
mohon bertanya bu, untuk nilai uf nya didapatkan matrix 1x2 namun pada saat operasi perkalian uf.xt dihasilkan 1.600, untuk nilai xt nya sendiri 0.5 lalu darimana hasil uf = 3200 ya bu?
Benar Uf= berdimensi 1x2, dan xt=, yt=0.5. Nilai 1.6 didapatkan dari perkalian matriks Uf (dimensi 1x2) dan xt.Transpose (dimensi 2x1), sehingga hasilnya 1.6 dengan dimensi 1x1.
Bobot Uf merupakan bagian dari model LSTMnya berupa semua bobot U dan W, sedangkan xt merupakan dataset pembelajaran (training data). Penentuan nilai bobot pada model dilakukaan saat proses training atau pelatihan. Silahkan lanjutkan mempelajari video BPTT ruclips.net/video/X3FnXNb9Ero/видео.html
Total parameter for n unit lstm from m-dimension input = (m+n+1)*4*n, artinya matriks bobot U, W, dan B ada 4 {f,i,c,o}. Setiap matriks U berukuran mxn, matriks W nxn, dan B 1xn. Jadi jika ada 50 unit LSTM dgn 2 dimensi input, ada Uf,Ui,Uc,Uo berukuran 50x2. Begitu juga Wf,Wi,Wc,Wo berukuran 50x50, dan Bf,Bi,Bc,Bo 1x50
Bobot merupakan model LSTMnya, dan didapatkan dari proses training atau pelatihan. Silahkan lanjutkan mempelajari video BPTT ruclips.net/video/X3FnXNb9Ero/видео.html
U dan W adalah matriks bobot yg merupakan bagian dari model pembelajarannya. Awalnya dirandom atau bisa juga load pretrained model, lalu diadjust bobotnya berdasarkan training data berlabel.
Penjelasannya jelas sekali ..... Mungkin selanjutnya bisa dijelaskan bu tentang backpropagation di lstm
Sudah ada, silahkan melihat ruclips.net/video/X3FnXNb9Ero/видео.html
Terima Kasih banyak ibu, Mau tanya ibu untuk Staked LSTM itu setelah output di dapat apakah dilakukan kembalik Step LSTM biasa ibu? Kalau boleh dijelaskan materinya dibuatkan vidio ibu
Terima Kasih🙏
Mohon maaf Bu saya izin bertanya untuk nilai xt apakah diperoleh dari hasil perkalian matrik [1 2] dikalikan dengan 0,5 ya Bu ? Soalnya waktu saya hitung ulang untuk Uf.xt hasil saya berbeda dengan ibu, mohon penjelasannya bu, mungkin saya salah menghitung 🙏🏻
permisi ibu mau bertanya untuk nilai matrik u,w itu didapatkan dari mana ya ibu
hasil training berdasarkan data latih
izin bertanya ibu, untuk menentukan banyaknya unit atau neuron bersadarkan apa ya bu? terimakasih bu
biasanya berdasarkan related works atau hasil eksperimen
Mohon maaf bu izin bertanya, kan itu di awal ada dataset dalam bentuk matriks A1, A2, dan Target. Nah untuk data Target, apakah tidak masuk dalam perhitungan manualnya ya bu? Terimakasih.
Data target dipakai utk pelatihan. Video ini membahas proses inferensi dgn menggunakan model hasil pelatihan. Data target dapat digunakan untuk memeriksa apakah hasil inferensinya sudah mendekati target atau belum.
mohon bertanya bu, untuk nilai uf nya didapatkan matrix 1x2 namun pada saat operasi perkalian uf.xt dihasilkan 1.600, untuk nilai xt nya sendiri 0.5 lalu darimana hasil uf = 3200 ya bu?
Benar Uf= berdimensi 1x2, dan xt=, yt=0.5. Nilai 1.6 didapatkan dari perkalian matriks Uf (dimensi 1x2) dan xt.Transpose (dimensi 2x1), sehingga hasilnya 1.6 dengan dimensi 1x1.
mohon maaf saya mau tanya, nilai Uf dan Xt di timestep ke itu dapat dari mana ya?
Bobot Uf merupakan bagian dari model LSTMnya berupa semua bobot U dan W, sedangkan xt merupakan dataset pembelajaran (training data). Penentuan nilai bobot pada model dilakukaan saat proses training atau pelatihan. Silahkan lanjutkan mempelajari video BPTT ruclips.net/video/X3FnXNb9Ero/видео.html
Kalau nilai Uf dan Xt pada timestep ke 2 nilainya diambil dari mana bu?
@@evanruhu7920 Nilai Xt diambil dari data berikutnya. Nilai Uf diambil dari model.
Untuk LSTM Backward Propagation ada ngga?
Backpropagation untuk training atau pelatihan LSTM, ada di video BPTT ini ruclips.net/video/X3FnXNb9Ero/видео.html
Untuk GRU belum ada pembahasannya yah Bu?
iya, belum sempat
maaf izin tanya bu, jika unit LSTMnya 50 maka untuk matrix bobot U berarti 50x2 dan W dan B 50x50 apa benar seperti itu bu? terimakasih
Total parameter for n unit lstm from m-dimension input = (m+n+1)*4*n, artinya matriks bobot U, W, dan B ada 4 {f,i,c,o}. Setiap matriks U berukuran mxn, matriks W nxn, dan B 1xn. Jadi jika ada 50 unit LSTM dgn 2 dimensi input, ada Uf,Ui,Uc,Uo berukuran 50x2. Begitu juga Wf,Wi,Wc,Wo berukuran 50x50, dan Bf,Bi,Bc,Bo 1x50
mhon izin bu, apakah ada contoh perhitungan excel nya bu ? trima ksh
Belum ada file yang bisa dishare, hanya coretan saja. Bisa dicoba buat sendiri dulu saja berdasarkan penjelasan di video ini.
Izin bertanya bu, buku referensi untuk mata kuliah Pembelajaran mesin lanjut menggunakan buku apa bu ?
Kita pakai buku Deep Learning Ian Goodfellow.
@@masayuleyliakhodra8766 terimakasih bu
Maaf izin bertanya bu,kalo cara untuk dapat nilai bobot U dan W didapatnya darimana yah?saya masih belum paham bu🙏
Bobot merupakan model LSTMnya, dan didapatkan dari proses training atau pelatihan. Silahkan lanjutkan mempelajari video BPTT ruclips.net/video/X3FnXNb9Ero/видео.html
Maaf ibu mau bertanya, apakah untuk metode lstm ini ada perhitungan manualnya yg di excel? Agar lebih mudah dipahami bu🙏🏻
Belum ada file yang bisa dishare, hanya coretan saja. Bisa dicoba buat sendiri dulu saja berdasarkan penjelasan di video ini.
@@masayuleyliakhodra8766 ini mohon di buatkan bu. sepertinya lebih jelas jika di jelaskan di excel bu
Kalau until pengukuran time series LSTM baiknya menggunakan MSE atau MAE bu?
Hal ini sangat bergantung domainnya metrik mana yg paling tepat.
bu izin bertanya, data u dan w darimana ya? saya bingung bu
U dan W adalah matriks bobot yg merupakan bagian dari model pembelajarannya. Awalnya dirandom atau bisa juga load pretrained model, lalu diadjust bobotnya berdasarkan training data berlabel.