Blogroll


Komentar Terbaru


Arsip


Jam Digital


@NhieVannie


My Facebook


My Song


Pengunjung

    63.203

Artificial Neural Network(ANN)

Ditulis pada 24 March 2013 Oleh zilvanhisna-e-f-fst10 | Kategori : Sistem Cerdas

Entah ada apa dua hari belakangan ini, internetku kok tidak bersahabat gini,,,, hehehheJ, kalau minggu lalu kita membahas sedikit tentang artificial network kali ini kita akan sedikit lebih banyak membahas lagi.

Pada blog sebelumnya saya tentu kita mengetahui program linie dan non linier. Dalam artificial neural network atau lebih dikenal dengan jaringan syaraf tiruan ini merupakan pemrograman non linier dimana program ini sangat sensitive dengan perubahan terhadap lingkungan, jadi tidak mungkin pemrograman seperti face recognize akan menggunakan pemrograman konvensional if –else yang berbasis linier. Jaringan syaraf tiruan (JST) adalah suatu pemrograman simulasi cara kerja syaraf manusia. Strukturnya ga jauh beda dengan struktur syaraf manusia, berikut penjelasannya :

 

  • Input, berfungsi seperti dendrite
  • Output, berfungsi seperti akson
  • Fungsi aktivasi, berfungsi seperti sinapsis

Artificial Neural Network (ANN) dibangun dari banyak node/unit yang dihubungkan oleh link secara langsung. Link dari unit yang satu ke unit yang lainnya digunakan untuk melakukan propagasi aktivasi dari unit pertama ke unit selanjutnya. Setiap link memiliki bobot numerik. Bobot ini menentukan kekuatan serta penanda dari sebuah konektivitas.

Pemrosesan data pada ANN dimulai dari input yang diterima oleh neuron beserta dengan nilai bobot numerik dari tiap-tiap input yang ada. Setelah masuk ke dalam neuron, nilai input yang ada akan dijumlahkan oleh suatu fungsi perambatan (summing function), yang bisa dilihat seperti pada di gambar dengan lambang sigma (∑). Hasil penjumlahan akan diproses oleh fungsi aktivasi setiap neuron, disini akan dibandingkan hasil penjumlahan dengan threshold (nilai ambang) tertentu. Jika nilai melebihi threshold, maka aktivasi neuron akan dibatalkan, sebaliknya, jika masih dibawah nilai threshold, neuron akan diaktifkan. Setelah aktif, neuron akan mengirimkan nilai output melalui bobot-bobot outputnya ke semua neuron yang berhubungan dengannya. Proses ini akan terus berulang pada input-input selanjutnya.

 

sedikit lebih dari kemarin.... smoga bermanfaat ....:-)

Tinggalkan Komentar

Nama :
E-mail :
Web : tanpa http://
Komentar :
Verification Code :