Upload presentasi
Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu
Diterbitkan olehYuliana Cahyadi Telah diubah "9 tahun yang lalu
1
Konsep Neural Network Learning Pertemuan 3
Matakuliah : T0293/Neuro Computing Tahun : 2005 Konsep Neural Network Learning Pertemuan 3
2
Tujuan Learning / Training
agar input dari network dapat menghasilkan output yang diinginkan ( akurat ) atau paling tidak menghasilkan output yang konsisten Setiap input yang dimaksud disini adalah sebuah vektor. Training dilakukan dengan cara mengaplikasikan vektor-vektor input secara berurutan. Selama training, bobot network secara bertahap mencapai konvergen ke suatu nilai sedemikian rupa sehingga setiap input menghasilkan output yang diinginkan.
3
Supervised Learning Supervised Learning / Training memerlukan pasangan setiap input dengan outputnya ( output yang diinginkan ). Pasangan tersebut disebut ‘ training pair ‘. Biasanya network di ‘ trained ‘ dengan sejumlah ‘ training pair ‘. Satu input vektor diaplikasikan, outputnya dihitung dan dibandingkan dengan target output. Selisihnya dikembalikan ke network dan sekaligus bobotnya disesuaikan berdasarkan suatu algoritma yangn cenderung meminimumkan error. Vektor-vektor dari ‘ training set ‘ diaplikasikan seluruhnya secara berurutan, error dihitung, bobot disesuaikan sampai seluruh training set menghasilkan error sekecil-kecilnya.
4
Unsupervised Learning
Supervised learning dalam konsep human-brain dianggap tidak tepat. Unsupervised learning sejauh ini dianggap sebagai model dalam konsep sistem biologis. Unsupervised learning dikembangkan oleh Kohonen (1984) dan beberapa scientist lainnya. Dalam unsupervised learning, tidak diperlukan ‘ target output ‘. ‘ Training Set ‘ hanya terdiri dari vektor-vektor input, tanpa pasangan output.
5
Algoritma training merubah bobot network untuk menghasilkan output yang konsisten. Aplikasi dari vektor-vektor yang cukup serupa akan menghasilkan pola output yang sama. Dengan demikian, proses training menghasilkan sifat-sifat statistik dalam bentuk pengelompokan vektor-vektor dalam beberapa kelas. Dengan mengaplikasikan suatu vektor dari suatu kelas sebagai input, akan menghasilkan vektor output yang spesifik.
6
Algoritma Learning / Training
Sebagian besar algoritma learning saat ini dikembangkan berdasarkan konsep dari Donald O. Hebb (1961). Neural Networks yang menggunakan Hebbian learning merubah bobot network berdasarkan perkalian dari ‘ excitation level ‘ input dan output. Wij (n+1) = Wij (n) + OUTi OUTj dimana : Wij (n) = bobot dari neuron I ke j sebelum penyesuaian Wij (n+1) = bobot dari neuron I ke j setelah penyesuaian = koefisien ‘ learning rate ‘ OUTi = output dari neuron i dan input dari neuron j OUTj = output dari neuron j
7
Saat ini dapat dijumpai sejumlah besar algoritma training yang dikembangkan oleh para ilmuwan antara lain Rosenblatt (1962), Widrow (1959), Widrow dan Hoff (1960), dan lain lain.
Presentasi serupa
© 2024 SlidePlayer.info Inc.
All rights reserved.