Selamat siang pemirsa,mumpung lagi males lihat koding kerjaan siang ini saya coba sempatin buat coretan di sini. Mumpung lagi giat giatnya kerjain skripsi saya yang kebetulan bahas tentang jaringan syaraf tiruan, maka kali ini dan mungkin coretan coretan saya selanjutnya akan membahas tentang jaringan syaraf tiruan beserta jajarannya ( jenis jenis,contoh perhitungan dan kalo sempet sekalian kodingnya juga ).
Artificial Neural Network atau Jaringan syaraf tiruan merupakan suatu konsep rekayasa pengetahuan dalam bidang kecerdasan buatan uang didesain dengan mengadopsi system saraf manusia, yang pemrosesan utamanya ada diotak. Bagian terkecil dari otak manusia adalah sel syaraf yang disebut unit dasar pemrosesan informasi atau neuron. Ada sekitar 10 miliar neuron dalam otak manusia dan sekitar 60 triliun koneksi (disebut sinaps [synapse]) antar neuron dalam otak manusia ( Shhepred dan Koch, 1990 ). Dengan menggunakan neuron – neuron tersebut secara simultan. Otak manusia dapat memproses informasi secara pararel dan cepat, bahkan lebih cepat dari computer tercepat saat ini.
Sebuah neuron terdiri dari atas elemen – elemen berikut : badan sel (disebut soma), sejumlah serat yang menyalurkan informasi ke neuron (disebut dendrit), dan sebuah serat tunggal yang keluar dari neuron (disebut akson). Setiap sinyal luar yang diterima oleh dendrite akan melewati sinaps untuk diteruskan ke neuron, kemudian diproses di dalam soma. Setelah selesai akan dikeluarkan melalui akson untuk di proses kembali oleh neuron yang lain ataupun keluar sebagai sinyal hasil proses di otak.(Prasetyo, 2012)
Di atas adalah desain umum dari model Jaringan syaraf tiruan, vector masukan (data dalam data mining) terdiri atas sejumlah nilai yang diberikan sebagai nilai masukan pada ANN. Vektor masukan tersebut mempunyai tiga nilai (x1, x2, x3) sebagai fitur dalam data yang akan dip roses di ANN. Masing – masing nilai masukan melewati sebuah hubungan berbobot w, kemudian semua nilai digabungkan. Nilai gabungan tersebut kemudian diproses oleh fungsi aktivasi untuk menghasilkan sinyal y sebagai keluaran. Fungsi aktivasi menggunakan sebuah nilai ambang batas (threshold) untuk membatasi nilai keluaran agar selalu dalam batas nilai yang ditetapkan. (Prasetyo, 2012)
ANN menggunakan fungsi aktivasi yang dipakai untuk membatasi keluaran dari neuron agar sesuai dengan batasan sinyal/nilai keluarannya. Secara umum, ada empat macam fungsi aktifasi yang dipakai diberbagai jenis ANN, yaitu (Prasetyo, 2012)
Fungsi Aktivasi
1. Fungsi aktivasi linear
Fungsi aktivasi ini biasanya digunakan untuk keluaran ANN yang nilai keluarannya diskret. Jika v adalah nilai gabungan dari semua vector oleh penambah, sinyal keluaran y didapatkan dengan memberikan nilai v apa adanya untuk menjadi nilai keluaran. Nilai y diformulasikan dengan (Prasetyo, 2012).
Y = sign(v)
keterangan :
v = hasil perkalian input dan bobot
2. Fungsi aktivasi undak (step)
Jika v adalah nilai gabungan dari semua vector oleh penambah. Keluaran y didapatkan dengan melakukan pengambang ( thresholding ) pada nilai v berdasarkan nilai T yang diberikan. Nilai y diformulasikan dengan
Bentuk diatas disebut juga threshold bipolar, ada juga yang berbentuk step/threshold biner. Formulasinya seperti berikut (Prasetyo, 2012)
3. Fungsi aktivasi sigmoid biner
ANN dengan nilai keluaran kontinu biasanya menggunakan fungsi aktivasi sigmaoid. Nilai sinyal keluaran, y dihitung fungsi sigmoid kurva sigmoid dengan interval nilai keluaran mulai dari 0 sampai 1. Nilai y diformulasikan dengan
Parameter a adalah parameter meniringan ( slope ) pada kurva sigmoid yang dihasilkan. Semakin besar nilai a, semakin tegak kurva yang diberikan, dan semakin kecil nilainya, semakin landai kurva diberikan. Umumnya nilai a yang digunakan adalah 1 sehingga formula yang umum digunakan menjadi.( Prasetyo, 2012)
4. Fungsi aktivasi sigmoid bipolar
Fungsi aktivasi ini sebenarnya sama dengan sigmoid biner. Hanya saja batas nilai keluaran yang diberikan adalah -1 sampai 1. Fungsi aktivasi ini sangat baik digunakan untuk proses klasifikasi karena lebih tangguh dalam menangani data – data yang banyak didominasi oleh nilai nol. Nilai y diformulasikan dengan. (Prasetyo, 2012).
Nilai parameter a yang digunakan umumnya 1 sehingga formula di atas berubah menjadi.
referensi saya dapat dari buku Data mining karangan Bpk Eko Prasetyo yang kebetulan saya pakai untuk isi di BAB 3 skripsi saya.
http://www.bukabuku.com/browses/product/9789792932829/data-mining-konsep-dan-aplikasi-menggunakan-matlab.html
0 comments:
Post a Comment