Apa itu Jaringan Syaraf Tiruan ?

Solusi Kita - Jaringan Saraf Tiruan (JST) adalah prosesor yang terdistribusi besar-besaran secara parallel yang dibuat dari unit proses sederhana, yang mempunyai kemampuan untuk menyimpan pengetahuan berupa pengalaman dan dapat digunakan untuk proses lain (Haykin, 2009).

Jaringan saraf tiruan tidak diprogram untuk menghasilkan keluaran tertentu. Semua keluaran atau kesimpulan yang ditarik oleh jaringan didasarkan pengalamannya selama mengikuti proses pembelajaran. Pada proses pembelajaran, ke dalam jaringan saraf tiruan dimasukkan pola-pola masukan (dan keluaran) lalu jaringan akan diajari untuk memberikan jawaban yang bisa diterima (Puspitaningrum, 2006).Jaringan saraf tiruan dibentuk sebagai generalisasi model matematika dari jaringan saraf biologis manusia, dengan asumsi bahwa

Prinsip Jaringan Saraf Tiruan 

Prinisp jaringan saraf tiruan (JST) ditentukan oleh tiga elemen dasar model saraf, yaitu:

1. Satu set dari sinapsis, atau penghubung yang masing-masing digolongkan oleh bobot atau kekuatannya. 
2. Sebuah penambah untuk menjumlahkan sinyal-sinyal input. Ditimbang dari kekuatan sinaptik masing-masing neuron.
3. Sebuah fungsi aktivasi untuk membatasi amplitudo output dari neuron. Fungsi ini bertujuan membatasi jarak amplitude yang diperbolehkan oleh sinyal output menjadi sebuah angka yang terbatas.

Prinsip jaringan saraf tiruan secara sederhana digambarkan di bawah ini:

Prinsip Dasar Jaringan Saraf Tiruan (JST)

Pada gambar di atas, Y menerima masukan dari neuron x1, x2, dan x3, dengan bobot hubungan masing-masing adalah w1, w2, dan w3. Ketiga impuls neuron yang ada dijumlahkan menjadi:

Net = x1w1 + x2w2 + x3w3 Besarnya impuls yang diterima oleh Y mengikuti fungsi aktivasi y = f(net). Apabila nilai fungsi aktivasi cukup kuat, maka sinyal akan diteruskan. Nilai fungsi aktivasi (keluaran model jaringan) juga dapat dipakai sebagai dasar untuk mengubah bobot (Siang, 2004).

Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan 

Pada jaringan saraf tiruan, neuron-neuron akan dikumpulkan dalam sebuh lapisan yang disebut dengan lapisan neuron (neuron layers). Neuron-neuron pada satu lapisan akan dihubungkan dengan lapisan-lapisan lainnya. Informasi yang didapatkan pada sebuah neuron akan disampaikan ke semua lapisan-lapisan yang ada, mulai dari lapisan masukan sampai dengan lapisan keluaran melalui lapisan tersembunyi (hidden layer). Pada jaringan saraf tiruan ini tiga lapisan bukanlah sebuah struktur umum karena beberapa jaringan saraf ada yang tida memiliki lapisan tersembunyi.

Menurut Haykin (2009), secara umum, ada tiga jenis arsitektur dari Jaringan Saraf Tiruan yaitu:

a. Jaringan dengan lapisan tunggal (single layer net) 

Jaringan dengan lapisan tunggal (single layer net)

Di dalam Jaringan Saraf Tiruan dengan satu layer, neuron-neuron diorganisasi dalam bentuk layer-layer. Dalam bentuk paling sederhana dari Jaringan Saraf Tiruan dengan satu layer, kita mempunyai sebuah input layer dari node sumber di mana informasi diproyeksikan ke output layer dari neuron tapi tidak bisa sebaliknya. Dengan kata lain, jaringan ini adalah tipe feed forward. Input layer dari node sumber tidak dihitung karena tidak ada perhitungan yang dilakukan.

b. Jaringan dengan banyak lapisan (multilayer net) 

Jaringan dengan banyak lapisan (multilayer net)

Merupakan jaringan dengan satu atau lebih lapisan tersembunyi (hidden layer). Jaringan multi lapis ini memiliki kemampuan lebih dalam memecahkan masalah bila dibandingkan dengan jaringan lapis tunggal, namun pelatihannya mungkin lebih rumit. Pada beberapa kasus, pelatihan pada jaringan ini lebih baik karena memungkinkan bagi jaringan untuk memecahkan masalah yang tidak dapat diselesaikan jaringan berlapis tunggal karena jaringan tidak bisa dilatih untuk menampilkan secara benar.

c. Jaringan dengan lapisan kompetitif (competitive layer net) 

Jaringan dengan lapisan kompetitif (competitive layer net)

Bentuk lapisan kompetitif merupakan jaringan saraf tiruan yang sangat besar. Interkoneksi antar neuron pada lapisan ini tidak ditunjukkan pada arsitektur seperti jaringan yang lain. Pada jaringan ini sekumpulan neuron bersaing untuk mendapatkan hak menjadi aktif atau sering pula disebut dengan prinsip winner takes all atau yang menanglah yang mengambil semua bagiannya.

penulis - Saiful Chamdi

terkait - jaringan syaraf tiruan adalah,jaringan syaraf tiruan pdf,jaringan syaraf tiruan backpropagation,jaringan syaraf tiruan matlab,jaringan syaraf tiruan ppt,jaringan syaraf tiruan jurnal,jaringan syaraf tiruan perceptron,jaringan syaraf tiruan adaline,jaringan syaraf tiruan arduino,jaringan syaraf tiruan ai,jaringan syaraf tiruan (artificial neural network),jaringan syaraf tiruan aplikasi,metode jaringan syaraf tiruan adalah,jaringan syaraf tiruan recurrent adalah,jaringan syaraf tiruan backpropagation matlab,jaringan saraf tiruan backpropagation levenberg marquardt,jaringan syaraf tiruan backpropagation ppt,jaringan syaraf tiruan backpropagation dengan matlab,jurnal jaringan syaraf tiruan backpropagation,