Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA KOKO JONI, ST UNIVERSITAS TRUNOJOYO MADURA DIANA RAHMAWATI, ST,MT Pertemuan 10 Neural Network KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA KOKO JONI, ST UNIVERSITAS TRUNOJOYO MADURA DIANA RAHMAWATI, ST,MT Pertemuan 10 Neural Network KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL."— Transcript presentasi:

1 JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA KOKO JONI, ST UNIVERSITAS TRUNOJOYO MADURA DIANA RAHMAWATI, ST,MT Pertemuan 10 Neural Network KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

2 Jaringan syaraf adalah merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia tersebut Buatan karena di implementasikan dengan program komputer

3 Susunan syaraf manusia Neuron Dendrit Axon Synapsis

4 Sejarah 1940 : llmuwan menemukan bahwa psikologi otak manusia sama dengan pemrosesan komputer 1943 : McCulloch dan Pitts merancang model pertama kali sebagai perhitungan dasar neuron 1949 : Hebb menyatakan bahwa informasi dapat disimpan dalam koneksi-koneksi dan mengusulkan adanya skema pembelajaran untuk memperbaiki koneksi-koneksi antar neuron tersebut

5 1954 : Farley dan Clark mensetup model-model untuk relasi adaptif stimulus-respon dalam jaringan random 1958 : Rosenblatt mengembangkan konsep dasar tentang perceptron untuk klasifikasi pola 1960 : Widrow dan Hoff mengembangkan ADALINE untuk kendali adaptip dan pencocokan pola yang dilatih dengan aturan pembelajaran Least Mean Square

6 1974 : Werbos memperkenalkan algoritma backpropagation untuk melatih perceptron dengan banyak lapisan 1975 : Little dan Shaw menggambarkan jaringan syaraf menggunakan model probalistik 1982 : KOhonen mengembangkan metode pembelajaran jaringan syaraf yang tidak terawasi (unsupervised learning) untuk pemetaan

7 1982 : Grosberg mengembangkan teori jaringan yang terinspirasi oleh perkembangan psikologi. Bersama Carpenter mereka mengenalkan sejumlah arsitektur jaringan, Adaptive Resonance Theory (ART), ART2 dan ART : Hopfield mengembangkan jaringan syaraf recurrent yang dapat digunakan untuk menyimpan informasi dan optimasi

8 1985 : Algoritma pembelajaran dengan menggunakan mesin Boltzmann yang menggunakan model jaringan syaraf probabilistik mulai dikembangkan 1987 : kosko mengembangkan jaringan Adaptive Bidirectional Associative Memory (BAM) 1988 : mulai dikembangkan fungsi radial basis

9 KOmponen Jaringan Syaraf Jaringan syaraf terdiri atas beberapa neuron Ada hubungan antar neuron Neuron mentransformasikan informasi yg diterima melalui sambungan keluarnya menuju neuron-neuorn yg lain Pada jaringan syaraf hubungan ini dikenal dengan bobot

10

11 Jaringan syaraf dengan 3 lapisan

12 Arsitektur Jaringan Neuron-neuron dikelompokkan dalam lapisan-lapisan Neuron yang terletak pada lapisan yang sama akan memiliki keadaan yang sama Kelakuan neuorn ditentukan oleh fungsi aktivasi dan pola bobotnya

13 a. Single Layer net

14 b. Multiple Layer Net

15 c. Competitive layer net

16 Fungsi Aktivasi Ada beberapa fungsi aktivasi yang sering digunakan dalam jaringan syaraf tiruan

17 a. Hard Limit

18 B. THRESHOLD

19 c. Symetric Hard Limit

20 d. Bipolar Threshold

21 e. Fungsi Linier y = x

22 f. Saturating Linier

23 g. Simetric Saturating Linier


Download ppt "JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA KOKO JONI, ST UNIVERSITAS TRUNOJOYO MADURA DIANA RAHMAWATI, ST,MT Pertemuan 10 Neural Network KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google