Perceptron
Merupakan bentuk jaringan syaraf yang sederhana Metode yang biasa digunakan untuk mengklasifikasikan suatu tipe pola tertentu yang sering dikenal dengan pemisahan secara linier. Perceptron pada Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan 1 lapisan mempunyai bobot yang bisa diatur dan suatu nilai ambang (threshold). Nilai threshold (θ) pada fungsi aktivasi adalah non negative.
ALGORITMA
Hasil dari langkah 3 c s/d 4b dapat disajikan dalam bentuk tabel berikut :
Karena semua nilai t1= Y1 untuk setiap data, maka proses iterasi stop. Karena semua nilai t1 Y1 untuk setiap data, maka dilanjutkan ke iterasi berikutnya. Iterasi 2 : Karena semua nilai t1= Y1 untuk setiap data, maka proses iterasi stop.
Hasil dari langkah 5 dapat disajikan dalam bentuk table berikut :
Ciri dari Pembelajaran Perceptron : Menggunakan bias. Menggunakan α dan θ. Menggunakan iterasi (perulangan) untuk setiap data input. Nilai Y_inj danYj digunakan dalam proses pembelajaran dan untuk melakukan pembuktian. Fungsi keanggotaan yang digunakan adalah Fungsi Undak Biner (hardlim) dengan θ atau Fungsi Undak Bipolar dengan θ.