Feedforward Neural Network Implementation

Implementasi neural network sederhana menggunakan Python dan NumPy.

Struktur Proyek

├── docs/
├── src/
│   ├── models/    # Direktori untuk menyimpan model model neural network
│   ├── configs/
│   │   └── config_loader.py      # Fungsi untuk memuat konfigurasi
│   ├── utils/    # Direktori file pembantu
│   ├── main.py            # Script utama
│   ├── notebook.py     # File test
    └── notebook.ipynb
└── requirements.txt      # Dependensi proyek

Instalasi

1. Clone repositori:

git clone https://github.com/caernations/feedforward-neural-network.git
cd feedforward-neural-network

1. Buat virtual environment (opsional):

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
venv\Scripts\activate     # Windows

3. Install dependensi:

pip install -r requirements.txt

Penggunaan

1. Sesuaikan konfigurasi di configs/config.yaml

2. Jalankan model:

python src/main.py

Konfigurasi

File config.yaml berisi semua parameter yang dapat dikonfigurasi:

• Arsitektur model (ukuran input, hidden layers, output)
• Fungsi aktivasi
• Metode inisialisasi bobot
• Parameter training (batch size, learning rate, epochs)
• Path data dan model

Fitur

• Implementasi neural network dari awal menggunakan NumPy
• Mendukung berbagai fungsi aktivasi (ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax)
• Mendukung berbagai metode inisialisasi bobot (Xavier, He, dll)
• Visualisasi arsitektur model dan distribusi bobot
• Konfigurasi melalui file YAML
• Progress bar untuk monitoring training

Author

Name	NIM	Tugas
Yasmin Farisah Salma	13522140	Semuanya
Mohammad Akmal Ramadan	13522161	Semuanya