stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Nasi astakona

| Nasi Astakona  |
| --- | --- |
Nama lain: tumpeng Banjar
Tempat asal: Indonesia
Daerah: Kalimantan Selatan
Hidangan nasional terkait: Indonesia
Dibuat oleh: Suku Banjar
Suhu penyajian: Hangat dan dingin
Bahan utama: Beras, ayam, ikan, udang, sayur, buah
Sunting kotak info • L • BBantuan penggunaan templat ini
Nasi astakona merupakan gambaran dari banyaknya sajian dari yang dihidangkan pada suatu tempat, khusus dari talam yang bertumpang ‘banyak’ tiga atau lima susun. Banyaknya sajian itu merupakan sebuah kesatuan hidangan yang terdiri atas tiga komponen pokok makanan, yaitu nasi, lauk pauk, dan buah – buahan. Hidangan nasi astakona berasal dari tradisi kesultanan Banjar untuk suatu upacara tertentu atau santap bersama dengan adanya tamu kehormatan. Namun dalam kurun waktu selanjutnya disajikan dalam acara ‘bededapatan’, yaitu santap bersama bagi pengantin setelah bersanding di pelaminan (betataian).
Astakona adalah suatu istilah dari sastra Indonesia lama yang berarti segi banyak.[butuh rujukan]
Pencicipan nasi astakona. Secara simbolis penyendokkan pertama nasi astakona diambil dengan sendok kayu oleh seorang tokoh wanita tua dan menyerahkannya kepada tamu kehormatan. Bilamana dalam acara penganten, nasi tersebut diserahkan kepada kedua pengantin, selanjutnya diikuti oleh hadirin sesuai dengan kedudukan dan situasinya. Astakona sejak lama lazim tidak mempergunakan alat makan seperti sendok dan garpu karena di situ tersedia pula air tempat cuci tangan dan serbet kain.
Tanjuang Bonai, Lintau Buo Utara, Tanah Datar

Tanjuang Bonai merupakan salah satu nagari yang termasuk ke dalam wilayah kecamatan Lintau Buo Utara, Kabupaten Tanah Datar, Provinsi Sumatera Barat, Indonesia. Nagari ini terletak di dekat Batusangkar, ibu kota dari kabupaten Tanah Datar.
Wilayah Administratif > Jorong (kelurahan)

Tanjuang Bonai terdiri dari 26 Jorong dan 2 Jorong Persiapan (**) yaitu:
| No | Nama Jorong | Kampung |
| --- | --- | --- |
| 1. | Batu Papuru | •Batu Papuru |
| 2. | Bukik | •Tabiang Aro •Bukik |
| 3. | Bumbun Aie | •Bumbun Aie |
| 4. | Cubadak Randah | •Cubadak Randah |
| 5. | Duwek | •Duwek |
| 6. | Guguak Sikabu | •Guguak Sikabu |
| 7. | Gunuang Ledang | •Gunuang Ledang |
| 8. | Korong Nan IV | •Lurah Pakan Sinayan •Chaniago Kolam •Tarok Ateh Guguak •Lombang Ateh •Lombang Bawah |
| 9. | Koto Nyiur | •Koto Nyiur |
| 10. | Kayu Meranting | •Lokuak Pokak •Sawah Dalam •Kayu Meranting |
| 11. | Lakuak Gadang | •Lakuak Gadang |
| 12. | Koto | •Koto Ateh •Koto Tongah• •Koto Bawah |
| 13. | Padang Laweh | •Padang Laweh •Siambek |
| 14. | Pamasihan | •Sitobagh •Pamasihan |
| 15. | Parit Sungayang | •Parit Sungayang |
| 16. | Pauah Tinggi ** | •Pauah |
| 17. | Piubuah | •Ranah Batu •Piubuah |
| 18. | Ranah Kodok | •Ranah Kodok |
| 19. | Sapta Marga II ** | •Cubadak Pantai |
| 20. | Sembayan | •Lembah Karilam •Sembayan •Guguak Noni |
| 21. | Situgar | •Situgar •Koto Tuo •Padang Taeh |
| 22. | Tabek Akiang | •Tabek Akiang |
| 23. | Tanah Badabuih | •Tanah Badabuih |
| 24. | Tanjuang Bonai Central | •Kapalo Umah •Tanboce •Kampuang Tarandam •Tabiang Koban •Batang Aie Manguih |
| 25. | Tanjuang Kociak | •Darek •Tanjuang Kociak |
| 26. | Tanjung Lansek | •Tanjung Lansek •Padang Lunggo |
| 27. | Tanjuang Tangah | •Payabadar Lakuak •Batu Tagak •Jirek •Tanjuang Tangah |
| 28. | Tanjung Modang | •Tanjuang Modang |
Wilayah Administratif > Batas Wilayah

| --- | --- |
Utara: Gunung Sago dan Nagari Halaban, Kec. Lareh Sago Halaban, Lima Puluh Kota
Timur: Nagari Unggan, Kecamatan Sumpur Kudus, Sijunjung
Selatan: Nagari Balai Tangah Dan Nagari Lubuak Jantan
Barat: Nagari Batu Bulek
Geografis

Tanjuang Bonai adalah salah satu desa/Nagari di Tanah Datar, terletak di bagian timur Tanah datar.Ketinggian rata-rata 515-170 Mdpl.Wilayah Tanjuang Bonai Topografi Perbukitan dan terletak di lereng Gunung Sago.Luas Hutan ±30,55 Km².Area Persawahan Seluas ±4,39 Km²
Geografis > Hidrologi

Tanjung Bonai dialiri oleh beberapa sungai seperti Batang Sinamar, Batang Air Mangus, dll
Sejarah Dan Budaya > Etimologi Nama Nagari

Terdapat tiga pendapat tentang asal nama Nagari Tanjuang Bonai yaitu:
Pendapat pertama =
Tanjuang Bonai berasal dari nama Tangguang Bona (minang)/Tangguang Bonagh (Minang dialek lintau),artinya: posisi Tanjung Bonai berada di pertengahan antara Batusangkar dan Payakumbuh, jadi tanggung ke Batusangkar dan tanggung ke Payakumbuh
Pendapat kedua =
Tanjung Bonai berasal dari nama Tanjuang Bona (Minang)/Tanjuang Bonagh (Minang dialek lintau), artinya: Tanjung Bonai memiliki banyak Tanjung seperti Tanjung Tangah (Tengah), Tanjung Kociak (Kecil), Tanjung Modang (Besar), Tanjung Lansek (Buah Langsat)
Pendapat ketiga =
Tanjung Bonai berasal dari kata Tanjuang Bone ,artinya: Tanjuang/Tanjung = daerah Perbukitan Yang Menjorok / bersemenanjung dan Bone = berisi, dalam hal ini yang berisi adalah Padi, Jadi Tanjuang Bone artinya Daerah perbukitan yang wilayahnya menjorok atau bersemenanjung dan banyak menghasilkan Padi yang baik (berisi semua)
Fasilitas Dan Insfratruktur > Jalan dan Transportasi

Total Jalan sepanjang= 87 Km ,yang terdiri dari:
Jalan Provinsi=12 Km
Jalan Kabupaten=35 Km
Jalan Nagari dan Jorong=40 Km
Fasilitas Dan Insfratruktur > Tempat Ibadah

Islam Adalah agama mayoritas penduduk Tanjung Bonai dan setiap Jorong memiliki Masjid atau Surau sebagai sarana ibadah seperti sholat dan mengaji.Berikut ini adalah daftar masjid dan surau Di Nagari Tanjung Bonai:
1. Masjid
Masjid Raya Tanjung Bonai
Masjid Rhoudatusaholihin = Bukik
Masjid Muhammadiyah = Koto Nyiur
Masjid Muchlisin = Kayu Meranting
Masjid Asy Syafaat = Padang Laweh
Masjid Nurul Iman = Pamasihan
Masjid Nurul Hikmah = Parit Sungayang
Masjid Hidayatul Abidin = Ranah Batu
Masjid Ikhlas = Ranah Kodok
Masjid Ikhlas = Sembayan
Masjid Nurul Iman = Sapta Marga II
Masjid Al Furqon = Situgar
Masjid Baiturrahim = Tanjung Lansek
2. Surau
Surau An Nur = Batu Papuru
Surau Bumbun Air = Bumbun Air
Surau Aulia Bawah Taeh = Cubadak Randah
Surau Berkah = Duwek
Surau Nurul Ma'ruf = Guguak Sikabu
Surau Darussalam = Gunuang Ledang
Surau Al Huda = Korong Nan IV
Surau Lakuak Gadang = Lakuak Gadang
Surau Baitul Makmur = Koto
Surau Taqwa = Koto
Surau Pincuran Kubang = Pauh Tinggi
Surau Istiqomah = Tabek Akiang
Surau Baiturrahman = Tanah Badabuih
Surau Kubang = Tanboce
Surau Al Ikhlas = Tanjung Kociak
Surau An Nur = Tanjung Tangah
Surau Tanjung Modang = Tanjung Modang
Surau Pincuran Ampaleh = Ranah Batu
Fasilitas Dan Insfratruktur > Pendidikan

Tanjung Bonai memiliki beberapa sekolah atau satuan pendidikan yang terdiri dari tingkat TK,SD,SMP dan SMA
Taman kanak-kanak
TK Aisyiyah Bustanul Athfal (Tanboce)
TK Kubang Rayo (Kayu Meranting)
TK Ranah Sago (Ranah Kodok)
Sekolah Dasar / Madrasah Ibtidaiyah
SDN 02 Tanjung Bonai (Korong Nan IV)
SDN 10 Tanjung Bonai (Ranah Kodok)
SDN 13 Tanjung Bonai (Tanboce)
SDN 21 Tanjung Bonai (Sembayan)
SDN 24 Tanjung Bonai (Kayu Meranting)
SDN 26 Tanjung Bonai (Situgar)
SDN 28 Tanjung Bonai (Pamasihan)
SDN 32 Tanjung Bonai (Duwek)
SDN 34 Tanjung Bonai (Bukik)
SDN 36 Tanjung Bonai (Tanjung Lansek)
Sekolah Menengah Pertama / Madrasah Tsanawiyah
MTsS Muhammadiyah Tanjung Bonai (Tanboce)
SMPN 2 Lintau Buo Utara (Cubran)
SMPN 5 Lintau Buo Utara (Tanjung Lansek)
Sekolah Menengah Atas / Madrasah Aliyah
MAS Muhammadiyah Tanjung Bonai (Tanboce)
SMAN 1 Lintau Buo (Cubran)
| Pendidikan formal | SD atau MI negeri dan swasta | SMP atau MTs negeri dan swasta | SMA atau MA negeri dan swasta | Sekolah Luar Biasa negeri dan swasta | SMK negeri dan swasta | Perguruan tinggi |  |  |  |  |  |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Jumlah satuan | 10 | 3 | 2 | - | - | - |  |  |  |  |  |  |
Data sekolah di Nagari Tanjung Bonai
Fasilitas Dan Insfratruktur > Kesehatan

Puskesmas
Puskesmas Lintau Buo Utara 2
Poskesri dan Pustu
Poskesri Ranah Kodok
Poskesri Sembayan
Poskesri Duwek
Poskesri Cubran
Poskesri Situgar
Pustu Ranah Batu
Perekonomian

Tanjuang Bonai memiliki 1 buah pasar rakyat / pasar tradisional yaitu pasar ranah batu
Kelembagaan Dan Pemerintahan > Pemerintahan

Wali Nagari
| Foto | Foto | Nama | Suku | Asal Kampung | Mulai Jabatan | Akhir Jabatan | Keterangan |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  |  | Utama Johar |  | Jor. Tanjung Tangah | 2011 | 2014 |  |
|  |  | Mardianus |  |  | 2014 | 2016 |  |
|  |  | Luthfi,S.Pd Dt. Majo Besar |  | Jor. Tanjung Tangah | 2016 | 2022 |  |
|  |  | Bendrizal,S.Pd.I |  | Jor. Tanjung Lansek | 2022 | 2023 |  |
|  |  | Jack Rahmadona |  |  | 2023 | 2023 |  |
|  |  | Endri Joni Rajo Bagindo |  |  | 2023 | Petahana |  |
Kelembagaan Dan Pemerintahan > Kelembagaan

Beberapa lembaga yang ada di Nagari Tanjuang Bonai, Antara lain :
PKK
Karang Taruna Paga Nagari
Rumah Desa Sehat
Pokdarwis
Pariwisata

Nagari Tanjuang Bonai, Kecamatan Lintau Buo Utara, Kabupaten Tanah Datar, Provinsi Sumatera Barat memiliki potensi wisata alam yang sangat luar biasa, sebuah potensi alam yang sedang dikembangkan adalah Puncak Rajo Sago, dimana daerah ini memiliki pemandangan yang sangat eksotis, disana terlihat wilayah Lintau secara keseluruhan.
Selain wisata pemandangan yang dapat dinikmati saat piknik, kita juga akan disuguhkan dengan masakan khas pegunungan. Dan disini juga terdapat air terjun yang sangat bagus, Air terjun 7 tingkat, kemudian juga terdapat kebun jeruk yang sangat luas dan peternakan sapi.
Pariwisata > Objek Wisata > Wisata Alam dan Pertualangan

Panorama Pauh Tinggi Megason
Puncak Rajo Sago
Panorama Gunuang Ledang
Ngarai Siambek Dan Pemandiannya  View dari Puncak Ngarai Siambek, tampak Masjid Raya Tanjung Bonai di kejauhan
Air Terjun Sapta Marga II
Air Terjun Tebingtinggi Situgar
Pintu Ngalau Pamusian
Panorama Jorong Bukik
Bumi perkemahan Pamusian
Pariwisata > Objek Wisata > Wisata Air

Gania Pool Dan Garden Ranah Kodok
Pemandian Ngarai Siambek
Pariwisata > Objek Wisata > Wisata Sejarah & Budaya

Sentra Tenun Tanjung Modang
Rumah Gadang Dtk. Rajo Panghulu Mufidah Jusuf Kalla
Pariwisata > Objek Wisata > Wisata Religi Dan Ziarah

Masjid Raya Tanjung Bonai
Makam Keramat Gunung Ledang
Kompleks Pemakaman Syekh Bustami Lintau
Tokoh Terkenal

Syekh Bustami Lintau
Hj. Mufidah Jusuf Kalla
Prof. dr. Fasli Jalal, Sp.GK., Ph.D.
Eka Putra, S.E., M.M.
Drs. H. Aulizul Syuib, M.Si
Pranala luar

Situs Web Resmi Nagari Tanjuang Bonai
Tanjuang Bonai, Lintau Buo Utara, Tanah Datar di Facebook
Tanjuang Bonai, Lintau Buo Utara, Tanah Datar di Instagram
Saluran Tanjuang Bonai, Lintau Buo Utara, Tanah Datar di YouTube
Saluran Tanjuang Bonai, Lintau Buo Utara, Tanah Datar di YouTube
Data Nagari Tanjuang Bonai Dari Situs Langgam
Nagari Tanjuang Bonai
Desa Wisata Nagari Tanjung Bonai
Profil Nagari Tanjuang Bonai
| l b Nagari Tanjuang Bonai, Kecamatan Lintau Buo Utara, Kabupaten Tanah Datar, Sumatera Barat |
| --- | --- |
Jorong: Batu Papuru ·  Bukik ·  Bumbun Aia ·  Cubadak Randah ·  Duwek ·  Guguak Sikabu ·  Gunuang Ledang ·  Kayumarantiang ·  Korong Nan Ampek ·  Koto ·  Kotoniu ·  Lakuak ·  Padang Laweh ·  Pamasihan ·  Parik Sungayang ·  Piubuh ·  Ranah Kodok ·  Sembayan ·  Situga ·  Tabek Akiang ·  Tanah Badabuih ·  Tanjuang Bonai ·  Tanjuang Kaciak ·  Tanjuang Lansek ·  Tanjuang Modang ·  Tanjuang Tangah
| l b Kecamatan Lintau Buo Utara, Kabupaten Tanah Datar, Sumatera Barat |
| --- | --- |
Nagari:  Balai Tangah  Batu Bulek  Lubuak Jantan  Tanjuang Bonai  Tepi Selo 
Persawahan di tepi Gunung Sago Jorong Bukik
Masjid Roudhatussholihin Bukik
Surau Al Huda Korong Nan IV
Kantor Kerapatan Adat (KAN) dan Sekretariat Lembaga Unsur Nagari Tanjuang Bonai
Jaringan saraf konvolusional
Arsitektur

Artikel utama: Lapisan (pemelajaran dalam)
CNN terdiri dari satu lapisan masukan (input layer), beberapa lapisan tersembunyi (hidden layers), dan satu lapisan keluaran (output layer). Lapisan tersembunyi tersebut terdiri dari minimal satu lapisan yang melakukan operasi konvolusi. Konvolusi ini biasanya melibatkan lapisan yang melakukan perkalian titik (dot product) antara kernel konvolusi dengan matriks masukan lapisan tersebut. Hasil perkalian ini umumnya berupa perkalian dalam Frobenius, dan ReLU sebagai fungsi aktivasinya. Saat kernel konvolusi bergerak di sepanjang matriks masukan lapisan, operasi konvolusi ini menghasilkan peta fitur (feature map), yang selanjutnya menjadi masukan lapisan berikutnya. Lapisan konvolusi ini kemudian dilanjutkan dengan lapisan lain, seperti lapisan penggabungan (pooling), lapisan sepenuhnya terhubung (fully connected), dan lapisan normalisasi. Perlu dicatat di sini terkait kemiripan antara jaringan saraf konvolusi dengan matched filter.
Arsitektur > Lapisan konvolusi

Dalam CNN, masukan berupa tensor dengan ukuran:
(jumlah masukan) × (tinggi masukan) × (lebar masukan) × (masukan kanal)
Setelah melewati lapisan konvolusi, gambar menjadi terabstraksi menjadi peta fitur, disebut juga peta aktivasi, dengan ukuran:
(jumlah masukan) × (tinggi peta fitur) × (lebar peta fitur) × (peta fitur kanal).
Lapisan konvolusi melakukan konvolusi pada masukan dan meneruskan hasilnya ke lapisan berikutnya. Operasi ini mirip dengan respon neuron di korteks visual terhadap stimulus tertentu. Setiap neuron konvolusi hanya memproses data untuk bidang reseptif-nya sendiri.
Meskipun jaringan saraf lapisan umpan-balik yang sepenuhnya terhubung dapat digunakan untuk mempelajari fitur dan mengklasifikasikan data, arsitektur ini umumnya tidak praktis untuk masukan yang lebih besar (misalnya, citra beresolusi tinggi), yang membutuhkan neuron dalam jumlah besar karena setiap piksel adalah fitur masukan yang relevan. Lapisan yang sepenuhnya terhubung untuk citra berukuran 100 × 100 memiliki 10.000 bobot untuk setiap neuron di lapisan kedua. Konvolusi mengurangi jumlah parameter bebas, memungkinkan jaringan menjadi lebih dalam. Misalnya, menggunakan area petak 5 x 5, masing-masing dengan bobot yang sama, hanya membutuhkan 25 neuron. Penggunaan bobot teregulasi pada parameter yang lebih sedikit untuk menghindari masalah gradien melenyap dan gradien yang meledak yang terjadi selama propagasi balik pada jaringan saraf sebelumnya.
Untuk mempercepat pemrosesan, lapisan konvolusi standar dapat diganti dengan lapisan konvolusi yang dapat dipisahkan kedalaman (depthwise separable convolutional layers),, yang didasarkan pada konvolusi kedalaman yang diikuti oleh konvolusi pointwise. Pointwise convolution adalah konvolusi spasial yang diterapkan secara independen pada setiap channel dari tensor input, sedangkan konvolusi pointwise adalah konvolusi standar yang dibatasi untuk menggunakan kernel berukuran  1\times 1.
Arsitektur > Lapisan penggabungan

Jaringan konvolusi dapat mencakup lapisan penggabungan lokal dan/atau global bersama dengan lapisan konvolusi tradisional. Lapisan penggabungan (pooling layer) mengurangi dimensi data dengan menggabungkan keluaran dari kelompok neuron pada satu lapisan menjadi satu neuron di lapisan berikutnya. Penggabungan lokal menggabungkan kelompok kecil, ukuran petak seperti 2 × 2 biasanya digunakan. Penggabungan global bekerja pada semua neuron pada peta fitur. Ada dua jenis penggabungan  yang umum digunakan: maksimum dan rata-rata. Penggabungan maksimum atau max pooling menggunakan nilai maksimum dari setiap kelompok neuron lokal di peta fitur, sedangkan penggabungan rata-rata mengambil nilai rata-rata.
Arsitektur > Lapisan sepenuhnya terhubung

Lapisan sepenuhnya terhubung (fully connected layer) menghubungkan setiap neuron di satu lapisan ke setiap neuron di lapisan lain. Proses ini sama dengan yang digunakan di  jaringan saraf multilapis (MLP). Matriks yang diratakan (flattened) melewati lapisan sepenuhnya terhubung untuk mengklasifikasikan citra.
Arsitektur > Bidang reseptif

Dalam jaringan saraf, setiap neuron menerima masukan dari sejumlah lokasi di lapisan sebelumnya. Dalam lapisan konvolusi, setiap neuron hanya menerima masukan dari area terbatas dari lapisan sebelumnya yang disebut bidang reseptif saraf.  Biasanya areanya berbentuk persegi (misalnya 5 x 5 neuron). Sedangkan pada lapisan yang terhubung penuh, medan reseptif adalah "seluruh lapisan sebelumnya". Jadi, di setiap lapisan konvolusi, setiap neuron mengambil masukan dari area yang lebih luas pada masukan daripada lapisan sebelumnya. Hal ini disebabkan oleh penerapan konvolusi berulang kali, yang memperhitungkan nilai piksel, serta piksel di sekitarnya. Saat menggunakan lapisan yang melebar, (dilated) jumlah piksel di bidang reseptif tetap konstan, tetapi medan tersebut lebih jarang diisi karena dimensinya bertambah ketika menggabungkan efek dari beberapa lapisan.
Untuk memanipulasi ukuran bidang reseptif sesuai keinginan, ada beberapa alternatif dari lapisan konvolusi standar. Misalnya, konvolusi atrofi (atrous) atau dilatasiyang memperluas ukuran bidang reseptif tanpa meningkatkan jumlah parameter dengan menyisipkan wilayah yang terlihat dan buta. Selain itu, lapisan konvolusi tunggal yang melebar dapat terdiri dari filter dengan beberapa rasio pelebaran, sehingga memiliki ukuran bidang reseptif yang bervariasi.
Arsitektur > Bobot

Dalam jaringan saraf tiruan, setiap neuron menghitung nilai keluaran dengan menerapkan fungsi tertentu pada nilai masukan yang diterima dari bidang reseptif di lapisan sebelumnya. Fungsi yang diterapkan pada nilai input ditentukan oleh vektor bobot dan bias (biasanya berupa bilangan riil). Pemelajaran terdiri dari penyesuaian bias dan bobot ini secara berulang.
Vektor bobot dan bias disebut filter dan mewakili fitur tertentu dari masukan (misalnya, bentuk tertentu). Ciri khas CNN adalah banyak neuron dapat berbagi filter yang sama. Cara ini dapat mengurangi penggunaan memori karena bias tunggal dan vektor bobot tunggal digunakan di semua bidang reseptif yang berbagi filter itu, dibandingkan dengan setiap bidang reseptif yang memiliki bias dan bobot sendiri.
Sejarah

CNN sering dibandingkan dengan cara otak memproses penglihatan pada organisme makhluk hidup.
Sejarah > Bidang reseptif di korteks visual

Penelitian oleh Hubel dan Wiesel pada tahun 1950-an dan 1960-an menunjukkan bahwa korteks visual kucing mengandung neuron yang secara individu dapat merespons wilayah-wilayah kecil dari bidang visual. Asalkan mata tidak bergerak, wilayah ruang visual yang menjadi tempat rangsangan visual memengaruhi pengaktifan satu neuron yang dikenal seabagai bidang visual. Sel-sel yang bertetangga memiliki bidang reseptif yang serupa dan tumpang tindih. Ukuran dan lokasi bidang reseptif bervariasi secara sistematis di seluruh korteks untuk membentuk peta lengkap ruang visual.[butuh rujukan]
 Korteks di setiap belahan otak mewakili bidang visual yang berlawanan.[butuh rujukan]
Makalah penelitian mereka pada tahun 1968 mengidentifikasi dua jenis sel visual dasar di otak:
sel sederhana, yang keluarannya dimaksimalkan oleh tepi lurus dengan orientasi tertentu dalam bidang reseptifnya
sel kompleks, yang memiliki bidang-bidang reseptif lebih besar, dan keluarannya tidak sensitif terhadap posisi pasti tepi dalam bidang tersebut.
Hubel dan Wiesel juga mengusulkan model berjenjang dari jua jenis sel ini untuk digunakan dalam pengenalan pola.
Sejarah > Neocognitron, asal muasal arsitektur CNN

"Neocognitron" adalah model jaringan saraf yang diperkenalkan oleh Kunihiko Fukushima pada tahun 1980.
Model ini terinsipirasi oleh penelitian Hubel dan Wiesel di atas mengenai sel-sel sederhana dan kompleks di korteks visual. Neurocognitron memiliki dua tipe lapisan dasar:
Sebuah lapisan konvolusi yang mengandung unit-unit dengan bidang reseptifnya mencakup sebagian kecil lapisan sebelumnya. Vektor bobot (suatu kumpulan parameter adaptif) dari unit tersebutlah yang disebut sebagai filter. Unit-unit dalam lapisan konvolusi dapat berbagi filter yang sama.
Beberapa lapisan downsampling yang mengandung unit-unit dengan bidang reseptifnya mencakup sebagian kecil lapisan konvolusi sebelumnya. Setiap unit biasanya menghitung rata-rata aktivasi unit di bidang reseptifnya. Downsampling membantu pengenalan objek secara tepat meskipun objek tersebut mengalami pergeseran.
Pada 1969, Kunihiko Fukushima juga memperkenalkan fungsi aktivasi ReLU (rectified linear unit). ReLU kini menjadi fungsi aktivasi paling populer untuk CNN dan jaringan saraf dalam secara umum.
Varian lain dari neurocognitron yang disebut cresreptron menggunakan metode max-pooling untuk downsampling, diperkenalkan oleh J. Weng, dkk. pada 1993. Max-pooling menghitung nilai maksimum aktivasi unit di bidang reseptifnya. Metode ini berbeda dengan neurocognitron yang menggunakan rerata spasial dalam perhitungan downsampling-nya. Max-pooling ini lebih umum digunakan pada CNN modern dibanding rata-rata.
Pelatihan bobot dalam neurocognitron menggunakan algoritma pemelajaran terarah (supervised learning) dan Pemelajaran tak terarah (unsupervised learning) telah diajukan selama beberapa dekade. Namun, saat ini arsitektur CNN umumnya dilatih menggunakan propagasi balik.
Neocognitron merupakan CNN pertama yang mensyaratkan unit di berbagai posisi jaringan untuk berbagi bobot.
CNN dipresentasikan di Neural Information Processing Workshop pada 1987. Dalam presentasi tersebut, CNN didemonstrasikan dapat secara otomatis menganalisis sinyal yang bervariasi dalam waktu (time-varying) dengan mengganti perkalian yang telah dipelajari dengan konvolusi dalam waktu (convolution in time), dan didemonstrasikan untuk pengenalan suara.
Pranala luar

CS231n: Jaringan Neural Konvolusional untuk Pengenalan Visual - Pelajaran ilmu komputer Stanford oleh Andrej Karpathy tentang CNN dalam visi komputer
Templat:Differentiable computing
| --- | --- |
Pengawasan otoritas :  Microsoft Academic 
Perbandingan lapisan konvolusi, penggabungan, dan lapisan sepenuhnya terhubung pada LeNet dan AlexNet
(Perlu dicatat bahwa ukuran citra yang digunakan pada AlexNet dalam artikel ini adalah 227x227x3, bukan 224x224x3 seperti yang disebutkan pada penelitian awal. Koreksi ini berdasarkan saran Andrej Karpathy, kepala divisi visi komputer di Tesla. Alasan pemilihan ukuran gambar 224x224x3 dalam penelitian awal AlexNet tidak dijelaskan secara rinci oleh Alex. Lapisan konvolusi selanjutnya berukuran 11x11 dengan langkah (stride) 4: 55×55×96 (bukan 54×54×96). Akan dihitung dengan contoh sebagai berikut: [(lebar masukan 227 - lebar kernel 11) / langkah 4] + 1 = [(227 - 11) / 4] + 1 = 55. Karena keluaran kernel memiliki panjang dan lebar yang sama, maka luasnya adalah 55x55.)
Contoh jaringan saraf konvolusi umpan-balik 1 dimensi
Pemilihan umum Bupati Kutai Kartanegara 2024

Pemilihan umum Bupati Kutai Kartanegara 2024 (selanjutnya disebut Pilkada Kabupaten Kutai Kartanegara 2024) dilaksanakan pada 27 November 2024 untuk memilih Kabupaten Kutai Kartanegara periode 2024-2029.
Bupati petahana Edi Damansyah tidak dapat dicalonkan kembali karena sudah menjabat selama 2 periode sejak ditetapkan sebagai Pelaksana Tugas Bupati pada 2017. Tetapi KPU Kabupaten Kutai Kartanegara meloloskan pendaftaran Edi Damansyah karena salah menghitung periodisasi jabatan dengan mengacu pada pengangkatan Edi sebagai bupati definitif (2019). Akibatnya Mahkamah Konstitusi memerintahkan pemungutan suara harus diulang tanpa menyertakan Edi Damansyah. Pemungutan suara ulang akan digelar pada Maret/April 2025.