SISTEM KOMPUTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

- Subyanto(1),

DOI: https://doi.org/10.15294/jte.v2i1.1585


(1) 

Abstract

Tulisan ini menyajikan model JST arsitektur umpan-maju (feedforward) dengan konsepbelajar algoritma belajar perambatan-balik (backpropagation). Kaidah backpropagation dapatditerapkan pada jaringan lapis banyak, karena backpropagation mempunyai kemampuanmengajar sel-sel syaraf pada lapisan dalam. Kesalahan lokal setiap sel dilihat (diasumsikan)sebagai bagian yang terkontribusi dalam menghasilkan kesalahan total pada lapisan keluaran.Apabila kesalahan pada lapis keluaran dapat dipropagasikan kembali masuk ke lapisan dalam,maka kesalahan lokal sel-sel syaraf pada lapis tersebut dapat dihitung. Pelatihan jaringanbackpropagation meliputi tiga tahap yaitu memasukan secara umpan maju (feedforward) polapolamasukan, menghitung dan propagasi balikan kesalahan yang bersangkutan danmengatur bobot-bobot koneksi. Setelah selesai pelatihan JST diterapkan untuk penyelesaianmasalah (mode pengujian).

Kata kunci : Jaringan syaraf tiruan, backpropagation, pelatihan, pengujian.

Full Text:

PDF

References

Arwin, D. , Wahyudi, S., 1995, JST Dalam Komputer Cerdas, Bagian I, II dan III, Mokrodata 9 seri 10, PT Gramedia, Jakarta.

Fausett, L., 1994, Fundamental Of Neural Network Architectures, Algorithms And Application, Prentice Hal, Englewood Cliffs, Ne Jersey.

Sandi Setiawan, 1993, Artificial Intellegence, Andi offset, Yogyakarta.

Syahirul Hakim AD Dairi, 1991, Karakteristik Jaringan Syaraf Tiruan dengan Arsitektur Feed-Forward, Tugas Akhir, ITB.

Utama, W., 1995, Menuju Era Teknologi Jaringan Syaraf Tiruan, Mikrodata 9 seri 10, PT Gramedia, Jakarta.

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Bookmark and Share