MODEL NON-LINEAR PADA JARINGAN SARAF TIRUAN
Abstract
Abstrak. Jaringan Saraf Tiruan merupakan model yang meniru cara kerja jaringan
saraf secara biologi. Algoritma pembelajaran Jaringan Saraf Tiruan digunakan untuk
melatih jaringan secara iterasi sehingga bobot antar unit dapat disesuaikan dengan galat
yang ditentukan. Metode Backpropagation didesain untuk operasi pada jaringan feedfor-
ward dengan banyak lapisan sehingga memperoleh bobot jaringan dengan galat terke-
cil. Bobot tersebut digunakan untuk memodelkan data. Fungsi sigmoid digunakan pada
jaringan feedforward sehingga menghasilkan bobot yang berbentuk tidak linear. Bobot
yang berbentuk tidak linear membentuk model non-linear pada Jaringan Saraf Tiruan.
Kata Kunci: Jaringan Saraf Tiruan, Metode Backpropagation, Sigmoid, Feedforward
saraf secara biologi. Algoritma pembelajaran Jaringan Saraf Tiruan digunakan untuk
melatih jaringan secara iterasi sehingga bobot antar unit dapat disesuaikan dengan galat
yang ditentukan. Metode Backpropagation didesain untuk operasi pada jaringan feedfor-
ward dengan banyak lapisan sehingga memperoleh bobot jaringan dengan galat terke-
cil. Bobot tersebut digunakan untuk memodelkan data. Fungsi sigmoid digunakan pada
jaringan feedforward sehingga menghasilkan bobot yang berbentuk tidak linear. Bobot
yang berbentuk tidak linear membentuk model non-linear pada Jaringan Saraf Tiruan.
Kata Kunci: Jaringan Saraf Tiruan, Metode Backpropagation, Sigmoid, Feedforward
Full Text:
PDFDOI: https://doi.org/10.25077/jmu.7.2.89-97.2018
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2018 Jurnal Matematika UNAND
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.