Buka menu utama

Perubahan

92 bita ditambahkan, 1 tahun yang lalu
JST ada
'''Jaringan saraf tiruan (JST)''' ([[Bahasa Inggris]]: ''artificial neural network (ANN)'', atau juga disebut ''simulated neural network (SNN)'', atau umumnya hanya disebut ''neural network (NN)''), adalah [[jaringan]] dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan [[Sistem saraf|sistem saraf manusia]]. JST merupakan sistem adaptif yang dapat mengubah strukturnya untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut. Oleh karena sifatnya yang adaptif, JST juga sering disebut dengan jaringan adaptif.
 
Secara sederhana, JST adalah sebuah alat pemodelan [[data]] [[statistik]] non-linier. JST adalah salah satu bentuk dari pendekatan kotak hitam (''black box approach'') sehingga dapat digunakan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output saja untuk menemukan pola-pola pada data. Menurut suatu teorema yang disebut "teorema penaksiran universal", JST dengan minimal sebuah lapis tersembunyi dengan fungsi aktivasi non-linear dapat memodelkan seluruh fungsi terukur Boreal apapun dari suatu dimensi ke dimensi lainnya.<ref> Kurt Hornik, Maxwell Stinchcombe, Halbert White, Multilayer feedforward networks are universal approximators, Neural Networks, Volume 2, Issue 5, 1989, Pages 359-366, ISSN 0893-6080, <nowiki>http://dx.doi.org/10.1016/0893-6080(89)90020-8</nowiki>. (<nowiki>http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0893608089900208</nowiki>) Keywords: Feedforward networks; Universal approximation; Mapping networks; Network representation capability; Stone-Weierstrass Theorem; Squashing functions; Sigma-Pi networks; Back-propagation networks
</ref>
 
2

suntingan