Algoritma Backpropagation adalah algoritma learning yang populer untuk
memecahkan kasus-kasus yang rumit. Algoritma ini melakukan dua tahap
perhitungan, yaitu: perhitungan maju untuk menghitung error antara keluaran
actual dan target. Dan perhitungan mundur yang mempropagasikan balik error
tersebut untuk memperbaiki bobot-bobot pada semua neuron yang ada.
Ketika jaringan diberikan pola masukkan sebagai pola pelatihan, maka pola
tersebut menuju unit-unit tersembunyi untuk selanjutnya diteruskan pada unit-unit
di lapisan keluaran. Kemudian unit-unit lapisan keluaran akan memberikan respon
sebagai keluaran JST. Saat hasil keluaran tidak sesuai dengan yang diharapkan,
maka akan dihitung errornya dan akan disebarkan mundur (backward) pada
lapisan tersembunyi kemudian dari lapisan tersembunyi menuju lapisan
masukkan. Tahapan pelatihan ini merupakan langkah untuk melatih suatu JST
yaitu dengan cara melakukan perubahan bobot.
Perhitungan maju :
j=(1,..m)
i=(1..n)
j=(1,..m)
i=(1..n)
Sumber:
Analisis Pengelompokkan Lagu Digital Berdasarkan Genre Musik Dengan Menggunakan Metode Cascade Correlation Neuron Network
Ferga Dipa Balleka (113098037)
Library IT TELKOM Bandung
http://digilib.ittelkom.ac.id/index.php?option=com_content&view=article&id=1036:algoritma-pelatihan-backpropagation&catid=21:itp-informatika-teori-dan-pemograman&Itemid=14
Tidak ada komentar:
Posting Komentar