Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan syaraf tiruan artificial neural network yang terkadang lebih sering disebut neural network, merupakan jaringan dari sejumlah unit yang memproses suatu input menjadi output dengan model ibarat jaringan syaraf pada manusia. Sistem artificial neural network mempunyai sifat yang adaptif menyesuaikan struktur pemecahan problem menurut pada gosip external maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut. Beberapa pakar menuliskan definisi ihwal artificial neural network, semisal:
Dalam dunia ilmu pengetahuan kecerdasan buatan dalam upaya membuat sistem yang mempunyai cara berpikir ibarat manusia. Melalui teori dasar prosedur proses berkembangnya kecerdasan, yang disebut Cognitive Science. Kemudian dari Cognitive Science tersebut dibuatlah model computer simulation, kemudian perkembangannya yang lebih lanjut dikenal banyak sekali sistem kecerdasan buatan yang salah satunya yaitu artificial neural network. Konsep artificial neural network berawal dari artikel yang ditulis oleh Waffen McCulloch dan Walter Pitts pada tahun 1943. Isi dari artikel tersebut menjabarkan mengenai rumusan model matematika dari sel-sel otak.
Bagian dari artificial neural network benar-benar menggandakan sistem syaraf manusia, terdiri dari tiga blok utama yakni input, processing, dan output. Bagian processing ini bersifat hidden, dimana dilakukan sanggup lebih dari satu tingkat pemrosesan data.
Sistem artificial neural network pada umumnya dipakai untuk kiprah atau pekerjaan yang kurang efisien apabila dikerjakan sendiri pribadi oleh manusia, semisal:
- Hecht-Nielsend (1988), Suatu artificial neural network, yaitu suatu struktur yang memproses gosip yang terdistribusi dan bekerja secara paralel, yang terdiri atas elemen processing (yang mempunyai memory lokal dan beroperasi dengan gosip lokal) yang diinterkoneksi bersama dengan alur sinyal searah yang disebut koneksi. Setiap elemen processing mempunyai koneksi keluaran tunggal yang bercabang (fan out) ke sejumlah koneksi kolateral yang diinginkan, setiap koneksi membawa sinyal yang sama dari keluaran elemen processing tersebut. Keluaran dari elemen processing tersebut sanggup merupakan sembarang jenis persamaan matematika yang diinginkan. Seluruh proses yang berlangsung pada setiap elemen processing harus benar-benar dilakukan secara lokal, yaitu keluaran hanya bergantung pada nilai masukan pada dikala itu yang diperoleh melalui koneksi dan nilai yang tersimpan dalam memory lokal.
- Haykin, S. (1994), Neural Networks: A Comprehensive Foundation, NY, Macmillan, Sebuah artificial neural network yaitu sebuah processor yang terdistribusi paralel dan mempuyai kecenderungan untuk menyimpan pengetahuan yang didapatkannya dari pengalaman dan membuatnya tetap tersedia untuk digunakan. Hal ini ibarat kerja otak dalam dua hal yaitu, pengetahuan diperoleh oleh jaringan melalui suatu proses berguru dan kekuatan kekerabatan antar sel syaraf yang dikenal dengan bobot sinapsis dipakai untuk menyimpan pengetahuan.
- Zurada, J.M. (1992), Introduction To Artificial Neural Systems, Boston: PWS Publishing Company, Sistem syaraf tiruan atau artificial neural network yaitu sistem selular fisik yang sanggup memperoleh, menyimpan dan memakai pengetahuan yang didapatkan dari pengalaman.
DARPA Neural Network Study (1988, AFCEA International Press, p. 60), Sebuah artificial neural network yaitu sebuah sistem yang dibuat dari sejumlah elemen processing sederhana yang bekerja secara paralel dimana fungsinya ditentukan oleh stuktur jaringan, kekuatan hubungan, dan pegolahan dilakukan pada komputasi elemen atau nodes.
Dalam dunia ilmu pengetahuan kecerdasan buatan dalam upaya membuat sistem yang mempunyai cara berpikir ibarat manusia. Melalui teori dasar prosedur proses berkembangnya kecerdasan, yang disebut Cognitive Science. Kemudian dari Cognitive Science tersebut dibuatlah model computer simulation, kemudian perkembangannya yang lebih lanjut dikenal banyak sekali sistem kecerdasan buatan yang salah satunya yaitu artificial neural network. Konsep artificial neural network berawal dari artikel yang ditulis oleh Waffen McCulloch dan Walter Pitts pada tahun 1943. Isi dari artikel tersebut menjabarkan mengenai rumusan model matematika dari sel-sel otak.
Bagian dari artificial neural network benar-benar menggandakan sistem syaraf manusia, terdiri dari tiga blok utama yakni input, processing, dan output. Bagian processing ini bersifat hidden, dimana dilakukan sanggup lebih dari satu tingkat pemrosesan data.
Sistem artificial neural network pada umumnya dipakai untuk kiprah atau pekerjaan yang kurang efisien apabila dikerjakan sendiri pribadi oleh manusia, semisal:
- Perkiraan fungsi, atau analisis regresi, sistem pemodelan.
- Klasifikasi, termasuk pengenalan teladan dan pengenalan sorting, serta decision making.
- Pengolahan data, termasuk penyaringan, pengelompokan, dan kompresi.
- Robotic.
0 Response to "Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan"
Posting Komentar