Jaringan saraf tiruan: Perbedaan antara revisi

Konten dihapus Konten ditambahkan
HsfBot (bicara | kontrib)
k Bot: Penggantian teks otomatis (-algoritma, +algoritme)
LaninBot (bicara | kontrib)
k Perubahan kosmetik tanda baca
Baris 9:
 
== Model ==
Model pada JST pada dasarnya merupakan fungsi model matematika yang mendefinisikan fungsi <math>f : X \rightarrow Y</math>. Istilah "jaringan" pada JST merujuk pada interkoneksi dari beberapa ''neuron'' yang diletakkan pada lapisan yang berbeda. Secara umum, lapisan pada JST dibagi menjadi tiga bagian:
* Lapis masukan (''input layer'') terdiri dari ''neuron'' yang menerima data masukan dari variabel X. Semua ''neuron'' pada lapis ini dapat terhubung ke ''neuron'' pada lapisan tersembunyi atau langsung ke lapisan luaran jika jaringan tidak menggunakan lapisan tersembunyi.
* Lapisan tersembunyi (''hidden layer'') terdiri dari ''neuron'' yang menerima data dari lapisan masukan.
* Lapisan luaran (''output layer'') terdiri dari ''neuron'' yang menerima data dari lapisan tersembunyi atau langsung dari lapisan masukan yang nilai luarannya melambangkan hasil kalkulasi dari X menjadi nilai Y.
 
Secara matematis, ''neuron'' merupakan sebuah fungsi yang menerima masukan dari lapisan sebelumnya <math>g_i(x)</math> (lapisan ke-<math>i</math>). Fungsi ini pada umumnya mengolah sebuah vektor untuk kemudian diubah ke nilai skalar melalui komposisi ''nonlinear weighted sum,'' dimana <math>f(x) = K(\sum_i w_i g_i(x))</math> , <math>K</math> merupakan fungsi khusus yang sering disebut dengan fungsi aktivasi dan <math>w</math> merupakan beban atau ''weight''.
 
== Lihat pula ==