You are commenting using your Twitter account. You are commenting using your Facebook account. Beri tahu saya komentar baru melalui email. Beritahu saya pos-pos baru lewat surat elektronik.
This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed. Lanjut ke konten Identifikasi Sidik Jari Sidik jari merupakan salah satu sarana pengidentifikasian seseorang karena setiap orang memiliki sidik jari yang unik. Gambar 2. Empat jenis tipe pola sudut. Setiap data input pelatihan jaringan akan menghitung respon dari unit output. Error dapat ditentukan dengan membandingkan antara nilai ouput dan nilai target.
Pelatihan dikatakan berhasil jika output benilai nol dan target bernilai -1, sedangkan jika output bernilai 1 dan target bernilai -1 terdapat error saat pelatihan. Untuk menanggulangi hal tersebut terdapat persamaan :. Pelatihan ini diteruskan sampai tidak terjadi kesalahan. Jaringan perseptron dikelompokkan menjadi 2 yaitu single layer dan multi layer.
Jawab :Madaline atau Many Adaptive Linear Neuron merupakan konsep adaline yang menggunakan jaringan multi layer. Jelaskan secara singkat proses aplikasi memakai metoda backpropagation tentang Character Recognition? Pola setiap image memiliki karakter masing — masing, dengan adanya pola suatu image dapat dimemanipulasi dan diubah menggunakan komputer. Proses pengenalan pola plat kendaraan ini menggunakan jaringan saraf tiruan backpropagation melalui cara pembelajaran pola latih dan pemberian bobot — bobot.
Bobot ini berfungsi untuk pengenalan pola lain yang akan diuji. Pola ini akan dicocokkan dengan pola karakter asli, tingkat kecocockan yang paling tinggi akan diambil sebagai hasil pola target pada JST backpropagation. Facial Expression Recognition [Neural Networks]. You are commenting using your WordPress. You are commenting using your Google account. You are commenting using your Twitter account. Maka perubahan bobot adalah :.
Caranya sebagai berikut:. Bentuk fungsi newlin adalah sebagai berikut :. Laju pemahaman dapat diatur dari perintah newlin dengan cara memberi nilai pada parameter LR atau dari parameter train. Perintah newlin juga akan menset bobot dan bias awal ke 0. IW i,j dan net. Indeks i dan j dalam net. IW i,j menunjukan bobot awal dari layar —j ke layar —i. Misalkan ada 2 buah unit masukan dan 1 buah neuron target dengan bobot seperti gambar Maka perintah yang sesuai adalah :. Maka perintah yang di buat adalah.
Parameter [-1 1;-1 1] menunjukan bahwa kedua unit masukan x 1 , dan x 2 memiliki range [-1,1]. Jaringan yang terbentuk memiliki bobot awal, bias, perubahan bobot, dll yang mengikuti defaultnya. Masing-masing masukan dan keluaran berupa vektor kolom.
Perintah matlab yang dipakai sama seperti model perceptron :. Pi, Ai, Pf, Af hanya dipakai bagi jaringan yang memiliki delay masukan dan layar. Untuk sekedar menghitung keluaran jaringan, dapat di pakai statemen sederhana. Akan tetapi jika ingin di hitung error yang terjadi selisih antara target dengan keluaran jaringan , maka harus diketahui targetnya. Hitunglah keluara jaringan contoh Perhitungan manualnya tampak pada tabel Perintah sim net,p diatas hanya menampilkan hasil keluaran jaringan f net pada tabel diatas.
Jika ingin menampilkan besarnya error dan unjuk kerja yang terjadi, maka parameter perintah sim ditambah sebagai berikut :. Perhatikan bahwa dalam kasus ini tidak dibutuhkan delay, sehingga parameter Pi dan Ai dikosongkan.
Akan tetapi dibuthkan target keluaran variabel t untuk menghitung error. Untuk mengubah bobot dan bias digunakan perintah learnwh learn Windrow-Hoff yang formatnya adalah sebagai berikut :. Error dihitung berdasarkan rata-rata kuadrat kesalahan terkecil least mean square error yang diperkenalkan oleh Windrow dan Hoff.
Pada contoh Iterasi akan dihentikan jika salah satunya tercapai. Orang akan puas jika errornya cukup kecil dan dapat diabaikan.
Akan tetapi bobot setelah iterasi tidak dapat diperoleh. Untuk menyimpan perubahan bobot maka digunakan perintah :. Posted on 7 Januari , in Uncategorized. Bookmark the permalink. Tinggalkan komentar. You are commenting using your WordPress. You are commenting using your Google account. You are commenting using your Twitter account.
You are commenting using your Facebook account. Beri tahu saya komentar baru melalui email. Beritahu saya pos-pos baru lewat surat elektronik. Buat situs web atau blog gratis di WordPress.
Pendahuluan Secara awam, aspek yang cukup penting yang mendasari berbagai teori dalam AI adalah system pengenalan pola Pattern Recognizing yang merupakan bagian dari pengimplementasian Neural Network NN atau Jaringan Syaraf Buatan secara praktis.
0コメント