Rosenblatt 1962 Minsky – Papert 1969 PERCEPTRON Rosenblatt 1962 Minsky – Papert 1969

Arsitektur Fungsi aktifasi membentuk 2 garis sekaligus : Fungsi aktifasi bukan Biner atau polar melainkan Tertier : -1, 0 atau 1 Θ -Threshold Fungsi aktifasi membentuk 2 garis sekaligus :

Training S=vektor input, t=target output α = learning rate Θ = threshold Algoritma : 1. Init Bobot dan Bias wi=0; dan b=0 Tentukan α=1 (bisa nilai yg lain) 2. Do while ad vektor input yg response unit output >< taget

Algoritma a. Set aktifasi input xi=s (1=1,2....,n) b. Hitung respons output: net=Σxiwi+b c. Revisi bobot yang ada error (y><t) dengan persamaan :

Proses Iterasi dilakukan sampai semua pola mempunyai output yang sesuai dengan target – pola dikenali. Bukan hanya satu tahap sampai semua pola input dimasukkan Perubahan bobot hanya dilakukan pada pola yang ada error (output <> target). Perubahan = input*target*learning rate. Perubahan hanya jika input<>0 Jumlah iterasi ditentukan oleh α, 0<=α<=1. Cepat jika α besar. Ttp jika terlalu besar akan merusak pola yang benar sehingga tambah lambat

Perceptron vs Hebb Setiap pola dimasukkan, output dibandingkan dengan target, jika ada error dilakukan modifikasi bobot. Tidak semua bobot diubah pada setiap iterasi. Modifikasi bobot tidak hanya xi*t tetapi α*xi*t Training dilakukan terus untuk semua pola sampai semua pola dikenal (semua output sesuai dengan target). 1 siklus training=1 epoch. Pad Hebb hanya 1 epoch Teorema konvergensi Perceptron-Jika ada bobot yg tepat maka training akan konvergen ke bobot yg tepat tersebut

Fungsi AND Init bobot w dan bias b =0 Learning rate α=1 dan Threshold θ=0

Epoch 1 Garis pemisah pola ditentukan oleh persamaan :

Pola Geometri w1=0,w2=2, b=0 w1=1, w2=1, b=-1 w1-=1, w2=1, b=1

Pad pola pertama net dihitung bedasr bobot inisialiasasi = 0 Pad pola pertama net dihitung bedasr bobot inisialiasasi = 0. Output f(net) tidak sama dengan target maka bobot diubah ∆w=αtxi Input kedua dst dihitung sama, dan pada pola terakhir f(net)=-1 sesuai dengan target maka bobot tetap, ∆w=0 Karena tidak semua pola nilai f(net) sama dengan target maka iterasi dilanjutkan ke epoch ke 2 dengan bobot terakhir yang diperoleh.

Epoch 2 Semua f(net)= target maka iterasi berikutnya dihentikan

Threshold θ=0.2 dan α=1

Epoch 2 dan 10

Epoch 3...6

Pengenalan Pola Huruf Θ=0.5, α=1

Pola bbrp karakter

Pola Huruf ABC Pola Input Target 1 Target 2 Target 3 Pola 1 1 -1