KECERDASAN BUATAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE Pertemuan 10 Neural Network
KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) Pertemuan 10 Neural Network JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS TRUNOJOYO MADURA KOKO JONI, ST DIANA RAHMAWATI, ST, MT
• Jaringan syaraf adalah merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia tersebut • Buatan karena di implementasikan dengan program komputer
Susunan syaraf manusia • • Neuron Dendrit Axon Synapsis
Sejarah • 1940 : llmuwan menemukan bahwa psikologi otak manusia sama dengan pemrosesan komputer • 1943 : Mc. Culloch dan Pitts merancang model pertama kali sebagai perhitungan dasar neuron • 1949 : Hebb menyatakan bahwa informasi dapat disimpan dalam koneksi-koneksi dan mengusulkan adanya skema pembelajaran untuk memperbaiki koneksi-koneksi antar neuron tersebut
• 1954 : Farley dan Clark mensetup model-model untuk relasi adaptif stimulus-respon dalam jaringan random • 1958 : Rosenblatt mengembangkan konsep dasar tentang perceptron untuk klasifikasi pola • 1960 : Widrow dan Hoff mengembangkan ADALINE untuk kendali adaptip dan pencocokan pola yang dilatih dengan aturan pembelajaran Least Mean Square
• 1974 : Werbos memperkenalkan algoritma backpropagation untuk melatih perceptron dengan banyak lapisan • 1975 : Little dan Shaw menggambarkan jaringan syaraf menggunakan model probalistik • 1982 : KOhonen mengembangkan metode pembelajaran jaringan syaraf yang tidak terawasi (unsupervised learning) untuk pemetaan
• 1982 : Grosberg mengembangkan teori jaringan yang terinspirasi oleh perkembangan psikologi. Bersama Carpenter mereka mengenalkan sejumlah arsitektur jaringan, Adaptive Resonance Theory (ART), ART 2 dan ART 3 • 1982 : Hopfield mengembangkan jaringan syaraf recurrent yang dapat digunakan untuk menyimpan informasi dan optimasi
• 1985 : Algoritma pembelajaran dengan menggunakan mesin Boltzmann yang menggunakan model jaringan syaraf probabilistik mulai dikembangkan • 1987 : kosko mengembangkan jaringan Adaptive Bidirectional Associative Memory (BAM) • 1988 : mulai dikembangkan fungsi radial basis
KOmponen Jaringan Syaraf • Jaringan syaraf terdiri atas beberapa neuron • Ada hubungan antar neuron • Neuron mentransformasikan informasi yg diterima melalui sambungan keluarnya menuju neuron-neuorn yg lain • Pada jaringan syaraf hubungan ini dikenal dengan bobot
Jaringan syaraf dengan 3 lapisan
Arsitektur Jaringan • Neuron-neuron dikelompokkan dalam lapisan-lapisan • Neuron yang terletak pada lapisan yang sama akan memiliki keadaan yang sama • Kelakuan neuorn ditentukan oleh fungsi aktivasi dan pola bobotnya
a. Single Layer net
b. Multiple Layer Net
c. Competitive layer net
Fungsi Aktivasi • Ada beberapa fungsi aktivasi yang sering digunakan dalam jaringan syaraf tiruan
a. Hard Limit
B. THRESHOLD
c. Symetric Hard Limit
d. Bipolar Threshold
e. Fungsi Linier y=x
f. Saturating Linier
g. Simetric Saturating Linier
- Slides: 23