McCulloch – Pitts Neuron

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
(Jaringan Syaraf Tiruan) ANN (Artificial Neural Network)
Advertisements

PENJUMLAHAN DAN PENGURANGAN BILANGAN BULAT
JARINGAN SYARAF TIRUAN
PENJUMLAHAN DAN PENGURANGAN
Rangkaian dengan Opamp
Rangkaian dengan Opamp
Perceptron.
Jaringan Saraf Tiruan Model Hebb.
JaRINGAN SARAF TIRUAN (Neural Network)
Out Come Setelah mengikuti pertemuan ini mahasiswa diharapkan dapat mngerti dan menjelaskan: struktur jaringan biologi dan JST, pemakaian matematika untuk.
Dr. Benyamin Kusumoputro
Analisis Penguat Sinyal Kecil
Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
JST BACK PROPAGATION.
Jaringan Syaraf Tiruan
Rosenblatt 1962 Minsky – Papert 1969
Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Jaringan Syaraf Tiruan
Sel pada Sistem Saraf Sinaps dan Transmisi
%Program Hebb AND Hasil (Contoh Soal 1.5)
Konsep dasar Algoritma Contoh Problem
KONVOLUSI.
DIFFERENTIAL MANCHESTER
1. 7 Faktorisasi Persamaan Kuadrat, ax2 + bx + c dengan a 1
Back-Propagation Pertemuan 5
L O G A R I T M A PEMBIMBING GISOESILO ABUDI, S.Pd.
Rangkaian Orde 1 dengan Sumber Step DC
PENGANTAR JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST)
Pertemuan 10 Neural Network
Jarringan Syaraf Tiruan
SISTEM CERDAS Jaringan Syaraf Tiruan
Mengukur itu tidak mudah! Slide 1. Slide 2 Slide 3.
Artificial Intelligence Oleh Melania SM
BACK PROPAGATION.
PEMBELAJARAN MESIN STMIK AMIKOM PURWOKERTO
JARINGAN SYARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK)
Pertemuan 12 ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ANN) - JARINGAN SYARAF TIRUAN - Betha Nurina Sari, M.Kom.
Pelatihan BACK PROPAGATION
JST (Jaringan Syaraf Tiruan)
Jaringan Syaraf Tiruan
JARINGAN SYARAF TIRUAN SISTEM BERBASIS PENGETAHUAN
Aplikasi Kecerdasan Komputasional
Anatomi Neuron Biologi
Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Networks)
JENIS - JENIS BILANGAN BULAT
JARINGAN SYARAF TIRUAN
Struktur Jaringan Syaraf Tiruan
Jawaban Tidak harus bernilai = 1. tergantung kesepakatan
Jaringan Syaraf Tiruan: Ikhtisar Singkat
Jaringan Syaraf Tiruan
Artificial Neural Network
Neural Network.
JARINGAN SYARAF TIRUAN
Pelatihan BACK PROPAGATION
2. Dengan garis bilangan Ketentuan : Ketentuan : –Operasi Penjumlahan dan Pengurangan adalah operasi 2 atau lebih bilangan yang di operasikan dengan tanda.
( Pertidaksamaan Kuadrat )
Jaringan Syaraf Tiruan
Pengenalan Pola secara Neural (PPNeur)
Subject : T0293/Neuro Computing Year : 2009
JARINGAN SYARAF TIRUAN
Single-Layer Perceptron
JARINGAN SYARAF TIRUAN
Jaringan Syaraf Tiruan
Pertemuan 4 Mata Kuliah Pengolahan Citra
RANGKAIAN DIGITAL ENCODER & Decoder.
Arsitektur jaringan Hebb Jaringan syaraf tiruan
Teori Bahasa Otomata (1)
Simple Networks Jaringan Sederhana Machine Learning Team PENS - ITS 2006 Modification By Agus SBN.
Transcript presentasi:

McCulloch – Pitts Neuron Diciptakan tahun 1943

Persyaratan Fungsi aktifasi STEP biner Koneksi satu arah Bobot koneksi positif  excitatory Bobot koneksi negatif  inhibitory

Persyaratan Semua positif yg menuju suatu neuron selalu sama nilainya Setiap neuron memiliki threshold (nilai ambang batas) Sinyal melewati suatu koneksi dalam waktu satu step (langkah)

Persyaratan Nilai threshold dibuat absolute, artinya: setiap inhibitory input yg tidak nol akan membuat neuron tdk aktif. Lihat slide berikut

Threshold absolute x1 w x2 w y -p xk

Catatan Penentuan bobot koneksi pada McCulloch-Pitts neuron berdasarkan analisis (boleh coba-coba).

CONTOH x1 2 x2 y 2 -1 x3 -1 x4

Contoh aplikasi X1 x2 y 0 0 0 1 1 0 1 1 Tentukan y jika θ=2 x1 1 y x2 0 0 0 1 1 0 1 1 x2 1

Contoh aplikasi x1 x2 y 2 Tentukan y jika θ=2 X1 x2 y 0 0 0 1 1 0 1 1

Contoh aplikasi X1 x2 y 0 0 0 1 1 0 1 1 Tentukan y jika θ=2 x1 2 y x2 0 0 0 1 1 0 1 1 x2 -1

Contoh aplikasi X1 x2 y 0 0 0 1 1 0 1 1 Tentukan y jika θ=2 2 x1 z1 2 -1 -1 y X1 x2 y 0 0 0 1 1 0 1 1 x2 z2 2 2