Learning Vector Quantization (LVQ)

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Universitas Muhammadiyah Prof. DR. Hamka (UHAMKA)
Advertisements

MEDAN LISTRIK Dipublikasikan ulang melalui
PRODUKSI DUA ATAU LEBIH PRODUK
Rosihan 1 STATISTIKA Rosihan Asmara Fakultas Pertanian Unibraw Ukuran Tendensi Pusat.
Gradien Oleh : Zainul Munawwir
PEMUSATAN DATA Meliputi : 1. Rata2 Hitung (aritmatika Mean)
DETERMINAN MATRIKS Esti Prastikaningsih.
Invers Matriks Esti Prastikaningsih.
Evaluasi kualitas pembelajaran
Uji Chi-square dan Korelasi peringkat Spearman
Operations Management
TRIGONOMETRI Standar Kompetensi Kompetensi Dasar
Selamat Datang Dalam Kuliah Terbuka Ini 1. Kuliah terbuka kali ini berjudul “Pilihan Topik Matematika -I” 2.
Integral (2).
SOAL MENGURAIKAN DAN MENYUSUN GAYA
Polinom dan Bangun Geometris.
ANALISIS FAKTOR.
Standard Kompetensi TURUNAN
MATRIK MATEMATIKA KELAS XII PROGRAM IPA TIM PENYUSUN
Teori Permainan Teori Permainan [ game theory] banyak digunakan dalam analisis pemasaran atau perencanaan strategi perusahaan Konsep dasar teori permainan.
ANALISIS DATA KATEGORI
JURUSAN TEKNIK MESIN UNIVERSITAS RIAU 2010
VEKTOR 4/8/2017 Fisika I.
DEPARTEMEN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS INDONESIA
Program Studi Teknik Elektro, UNIVERSITAS JENDERAL SOEDIRMAN
Pertemuan 23 Titik Berat Benda dan Momen Inersia
Pertemuan 2 Mencari Titik Berat
keLompok 3 … by : Ayu Dwi Asnantia Indah Yuniawati Khairiah 1.7 Rasio Pembagian Segmen Garis 1.8 titik tengah segmen garis 1.9 titik berat dari segitiga.
13. Fluida.
DUALITAS DAN ANALISA SENSITIVITAS
PENERAPAN DIFFERENSIASI
GIS Data Model for Multiple Coverages (Disarikan dari: Fundamentals of GIS, M.N. Demers, 2000, pp. 36, 52-53) Faculty of Computer Science University of.
Pengenalan Jaringan Syaraf Tiruan
Widita Kurniasari, SE, ME Universitas Trunojoyo
METODE PENELITIAN KUANTITATIF
Hubungan Input - Input Hubungan bersifat faktor-faktor atau input- input atau saling substitusi terjadi bila lebih dari satu faktor bersifat variabel.
VEKTOR ► Vektor adalah besaran yang mempunyai
Oleh : Devie Rosa Anamisa
Antrian (Queue) Membentuk Antrian 5 4 Depan Belakang.
PENGANTAR TABEL I-O. Establismen dan Industri 4 Establismen Bagian dari suatu enterprise yang secara situasi terletak pada satu lokasi, serta menjalankan.
TRANSFORMASI VARIABEL RANDOM DISKRIT
ENDAH MELATI DEWI KELAS : A NIM ;
PERSAMAAN GARIS PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA Oleh Kelompok 4 :
Persamaan Garis Lurus Materi Kelas VIII.
PERSAMAAN LINGKARAN x2 + y2 = r2 x2 + y2 = r2` x2 + y2 = r2
PENERAPAN DIFFERENSIASI
JST BACK PROPAGATION.
Jaringan Syaraf Tiruan
TEORI PERILAKU KONSUMEN
TRANSFORMASI.
AKAR-AKAR PERSAMAAN EDY SUPRAPTO PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA
PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST)
DISTRIBUSI DARI FUNGSI VARIABEL RANDOM
JARINGAN SARAF TIRUAN LANJUTAN
PENGANTAR JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST)
JST BACK PROPAGATION.
Jarringan Syaraf Tiruan
Pertemuan 3 JARINGAN PERCEPTRON
JARINGAN SYARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK)
Pertemuan 12 ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ANN) - JARINGAN SYARAF TIRUAN - Betha Nurina Sari, M.Kom.
JST (Jaringan Syaraf Tiruan)
Aplikasi Kecerdasan Komputasional
SOM – KOHONEN Unsupervised Learning
Struktur Jaringan Syaraf Tiruan
D. Backpropagation Pembelajaran terawasi dan biasa digunakan perceptron dengan banyak lapisan untuk mengubah bobot-bobot yang terhubung dengan neuron-neuron.
Jaringan Syaraf Tiruan
Neural Network.
Pertemuan 12 ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ANN) - JARINGAN SYARAF TIRUAN - Betha Nurina Sari, M.Kom.
JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS KOMPETISI
Teori Bahasa Otomata (1)
Transcript presentasi:

Learning Vector Quantization (LVQ)

Learning Vector Quantization (LVQ) adalah suatu metode untuk melakukan pembelajaran pada lapisan kompetitif yang terawasi. Suatu lapisan kompetitif akan secara otomatis belajar untuk mengklasifikasikan vektor-vektor input. Kelas-kelas yang didapatkan sebagai hasil dari lapisan kompetitif ini hanya tergantung pada jarak antara vektor-vektor input.   Jika 2 vektor input mendekati sama, maka lapisan kompetitif akan meletakkan kedua vektor input tersebut ke dalam kelas yang sama.

akan digunakan sebagai data yang akan dilatih akan digunakan sebagai data yang akan dilatih. Arsitektur jaringan syaraf x1 x2 x3 x4 x5 x6 ║x-w1║ ║x-w2║ F1 F2 y_in1 y_in2 y1 y2

Sebagai nilai awal dipilih learning rate (=0,05), dengan pengurangan sebesar 0,1*; dan maksimum epoh (MaxEpoh=10).

TERIMAKASIH