Bagus Satrio Utomo - 3KA31 - 12114004
Pengertian :
Artifikal
Intelegent Network adalah algoritma yang telah dikembangkan untuk mengatasi
berbagai masalah komputasi. Berkisar dari pemodelan fungsi otak untuk membuat
prediksi fenomena tergantung waktu untuk memecahkan masalah, Jenis jaringan
yang dikenal sebagai jaringan feedforward. jaringan ini adalah model matematika
yang dapat dilatih untuk belajar secara kompleks hubungan antara data dan domain
parameter, sehingga dapat digunakan untuk memecahkan interpolasi dan
klasifikasi masalah.
Artifical Intelegent
Network mengacu pada istilah yang relatif sama yaitu model matematika
yang memiliki beberapa jenis arsitektur terdistribusi yang terdiri dari pengolahan node (Analog dengan neuron) dengan beberapa sambungan (analog dengan dendrit dan akson). Koneksi ini umumnya memiliki parameter beradaptasi yang memodifikasi sinyal Ada banyak jenis jaringan saraf tiruan untuk mengatasi berbagai jenis masalah, seperti memori modeling, dan memprediksi evolusi sistem dinamis. Sebagian besar jaringan karena melakukan beberapa jenis pemodelan data, dan mereka dapat dibagi menjadi dua kelas yang luas: diawasi dan tidak diawasi. Yang pertama mengacu pada jaringan yang mencoba untuk mempelajari hubungan antara data dan domain parameter, sedangkan yang kedua mengacu pada jaringan digunakan untuk mencari "alami" pengelompokan dengan data yang diatur secara independen dari kendala eksternal.
yang memiliki beberapa jenis arsitektur terdistribusi yang terdiri dari pengolahan node (Analog dengan neuron) dengan beberapa sambungan (analog dengan dendrit dan akson). Koneksi ini umumnya memiliki parameter beradaptasi yang memodifikasi sinyal Ada banyak jenis jaringan saraf tiruan untuk mengatasi berbagai jenis masalah, seperti memori modeling, dan memprediksi evolusi sistem dinamis. Sebagian besar jaringan karena melakukan beberapa jenis pemodelan data, dan mereka dapat dibagi menjadi dua kelas yang luas: diawasi dan tidak diawasi. Yang pertama mengacu pada jaringan yang mencoba untuk mempelajari hubungan antara data dan domain parameter, sedangkan yang kedua mengacu pada jaringan digunakan untuk mencari "alami" pengelompokan dengan data yang diatur secara independen dari kendala eksternal.
Contoh Penerapannya :
- Keuangan dan Perbankan : Pendeteksian uang palsu, evaluator aplikasi kredit, pengidentifikasian pola-pola data pasar saham.
- Pertahanan (Militer) : Pengendali senjata, pendeteksi bom, penelusuran target, pembedaan objek, pengendali sensor, sonar, radar, dan pengolahan sinyal citra yang meliputi kompresi data, ektrasksi bagian istimewa dan penghilangan derau, pengenalan sinyal atau citra.
- Elektronik : Pembuatan perangkat keras yang bias mengimplementasikan jaringan saraf tiruan secara efisien (pendesainan VLSI), machine vision, pengontrol gerakan dan penglihatan robot, sintesis suara.
sciffleaf.blogspot.co.id
ebook : An Introduction to Artificial Neural Networks C.A.L. Bailer-Jones berg, R. Gupta, H.P. Singh
Home » Teori Elektronika » Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Tuesday, October 23rd 2012. | Teori Elektronika Mesothelioma Law Firm,
Sell Annuity Payment
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network dikemukakan pertama kali pada
tahun 1943 oleh neurophysiologist Waren McCulloch dan logician Walter
Pits dalam paper yang berjudul “Bagaimana neuron bekerja?”. Dalam
uraiannya mereka memperagakan neural network yang sederhana dengan
menggunakan rangkaian listrik, namun teknologi yang tersedia pada saat
itu belum memungkinkan mereka berbuat lebih jauh.
Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network adalah paradigma pemrosesan
suatu informasi yang terinspirasi oleh sistim sel syaraf biologi, sama
seperti otak yang memproses suatu informasi. Elemen mendasar dari
paradigma tersebut adalah struktur yang baru dari sistim pemrosesan
informasi. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network), seperti manusia,
belajar dari suatu contoh. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
dibentuk untuk memecahkan suatu masalah tertentu seperti pengenalan pola
atau klasifikasi karena proses pembelajaran.
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network berkembang secara pesat pada
beberapa tahun terakhir. Jaringan Syaraf Tiruan telah dikembangkan
sebelum adanya suatu komputer konvensional yang canggih dan terus
berkembang walaupun pernah mengalami masa vakum selama beberapa tahun.
Inspirasi Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) terinspirasi dari penelitian
kecerdasan buatan, terutama percobaan untuk menirukan fault-tolerence
dan kemampuan untuk belajar dari sistem syaraf biologi dengan model
struktur low-level dari otak. Otak terdiri dari sekitar (10.000.000.000)
sel syaraf yang saling berhubungan. Sel syaraf mempunyai cabang
struktur input (dendrites), sebuah inti sel dan percabangan struktur
output (axon). Axon dari sebuah sel terhubung dengan dendrites yang lain
melalui sebuah synapse. Ketika sebuah sel syaraf aktif, kemudian
menimbulkan suatu signal electrochemical pada axon. Signal ini melewati
synapses menuju ke sel syaraf yang lain. Sebuah sel syaraf lain akan
mendapatkan signal jika memenuhi batasan tertentu yang sering disebut
dengan nilai ambang atau (threshold).
Read more at: http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
Copyright © Elektronika Dasar
Read more at: http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
Copyright © Elektronika Dasar
Home » Teori Elektronika » Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Tuesday, October 23rd 2012. | Teori Elektronika Mesothelioma Law Firm,
Sell Annuity Payment
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network dikemukakan pertama kali pada
tahun 1943 oleh neurophysiologist Waren McCulloch dan logician Walter
Pits dalam paper yang berjudul “Bagaimana neuron bekerja?”. Dalam
uraiannya mereka memperagakan neural network yang sederhana dengan
menggunakan rangkaian listrik, namun teknologi yang tersedia pada saat
itu belum memungkinkan mereka berbuat lebih jauh.
Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network adalah paradigma pemrosesan
suatu informasi yang terinspirasi oleh sistim sel syaraf biologi, sama
seperti otak yang memproses suatu informasi. Elemen mendasar dari
paradigma tersebut adalah struktur yang baru dari sistim pemrosesan
informasi. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network), seperti manusia,
belajar dari suatu contoh. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
dibentuk untuk memecahkan suatu masalah tertentu seperti pengenalan pola
atau klasifikasi karena proses pembelajaran.
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network berkembang secara pesat pada
beberapa tahun terakhir. Jaringan Syaraf Tiruan telah dikembangkan
sebelum adanya suatu komputer konvensional yang canggih dan terus
berkembang walaupun pernah mengalami masa vakum selama beberapa tahun.
Inspirasi Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) terinspirasi dari penelitian
kecerdasan buatan, terutama percobaan untuk menirukan fault-tolerence
dan kemampuan untuk belajar dari sistem syaraf biologi dengan model
struktur low-level dari otak. Otak terdiri dari sekitar (10.000.000.000)
sel syaraf yang saling berhubungan. Sel syaraf mempunyai cabang
struktur input (dendrites), sebuah inti sel dan percabangan struktur
output (axon). Axon dari sebuah sel terhubung dengan dendrites yang lain
melalui sebuah synapse. Ketika sebuah sel syaraf aktif, kemudian
menimbulkan suatu signal electrochemical pada axon. Signal ini melewati
synapses menuju ke sel syaraf yang lain. Sebuah sel syaraf lain akan
mendapatkan signal jika memenuhi batasan tertentu yang sering disebut
dengan nilai ambang atau (threshold).
Read more at: http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
Copyright © Elektronika Dasar
Read more at: http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
Copyright © Elektronika Dasar
Home » Teori Elektronika » Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Tuesday, October 23rd 2012. | Teori Elektronika Mesothelioma Law Firm,
Sell Annuity Payment
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network dikemukakan pertama kali pada
tahun 1943 oleh neurophysiologist Waren McCulloch dan logician Walter
Pits dalam paper yang berjudul “Bagaimana neuron bekerja?”. Dalam
uraiannya mereka memperagakan neural network yang sederhana dengan
menggunakan rangkaian listrik, namun teknologi yang tersedia pada saat
itu belum memungkinkan mereka berbuat lebih jauh.
Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network adalah paradigma pemrosesan
suatu informasi yang terinspirasi oleh sistim sel syaraf biologi, sama
seperti otak yang memproses suatu informasi. Elemen mendasar dari
paradigma tersebut adalah struktur yang baru dari sistim pemrosesan
informasi. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network), seperti manusia,
belajar dari suatu contoh. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
dibentuk untuk memecahkan suatu masalah tertentu seperti pengenalan pola
atau klasifikasi karena proses pembelajaran.
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network berkembang secara pesat pada
beberapa tahun terakhir. Jaringan Syaraf Tiruan telah dikembangkan
sebelum adanya suatu komputer konvensional yang canggih dan terus
berkembang walaupun pernah mengalami masa vakum selama beberapa tahun.
Inspirasi Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) terinspirasi dari penelitian
kecerdasan buatan, terutama percobaan untuk menirukan fault-tolerence
dan kemampuan untuk belajar dari sistem syaraf biologi dengan model
struktur low-level dari otak. Otak terdiri dari sekitar (10.000.000.000)
sel syaraf yang saling berhubungan. Sel syaraf mempunyai cabang
struktur input (dendrites), sebuah inti sel dan percabangan struktur
output (axon). Axon dari sebuah sel terhubung dengan dendrites yang lain
melalui sebuah synapse. Ketika sebuah sel syaraf aktif, kemudian
menimbulkan suatu signal electrochemical pada axon. Signal ini melewati
synapses menuju ke sel syaraf yang lain. Sebuah sel syaraf lain akan
mendapatkan signal jika memenuhi batasan tertentu yang sering disebut
dengan nilai ambang atau (threshold).
Read more at: http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
Copyright © Elektronika Dasar
Read more at: http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
Copyright © Elektronika Dasar
Home » Teori Elektronika » Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Tuesday, October 23rd 2012. | Teori Elektronika Mesothelioma Law Firm,
Sell Annuity Payment
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network dikemukakan pertama kali pada
tahun 1943 oleh neurophysiologist Waren McCulloch dan logician Walter
Pits dalam paper yang berjudul “Bagaimana neuron bekerja?”. Dalam
uraiannya mereka memperagakan neural network yang sederhana dengan
menggunakan rangkaian listrik, namun teknologi yang tersedia pada saat
itu belum memungkinkan mereka berbuat lebih jauh.
Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network adalah paradigma pemrosesan
suatu informasi yang terinspirasi oleh sistim sel syaraf biologi, sama
seperti otak yang memproses suatu informasi. Elemen mendasar dari
paradigma tersebut adalah struktur yang baru dari sistim pemrosesan
informasi. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network), seperti manusia,
belajar dari suatu contoh. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
dibentuk untuk memecahkan suatu masalah tertentu seperti pengenalan pola
atau klasifikasi karena proses pembelajaran.
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network berkembang secara pesat pada
beberapa tahun terakhir. Jaringan Syaraf Tiruan telah dikembangkan
sebelum adanya suatu komputer konvensional yang canggih dan terus
berkembang walaupun pernah mengalami masa vakum selama beberapa tahun.
Inspirasi Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) terinspirasi dari penelitian
kecerdasan buatan, terutama percobaan untuk menirukan fault-tolerence
dan kemampuan untuk belajar dari sistem syaraf biologi dengan model
struktur low-level dari otak. Otak terdiri dari sekitar (10.000.000.000)
sel syaraf yang saling berhubungan. Sel syaraf mempunyai cabang
struktur input (dendrites), sebuah inti sel dan percabangan struktur
output (axon). Axon dari sebuah sel terhubung dengan dendrites yang lain
melalui sebuah synapse. Ketika sebuah sel syaraf aktif, kemudian
menimbulkan suatu signal electrochemical pada axon. Signal ini melewati
synapses menuju ke sel syaraf yang lain. Sebuah sel syaraf lain akan
mendapatkan signal jika memenuhi batasan tertentu yang sering disebut
dengan nilai ambang atau (threshold).
Read more at: http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
Copyright © Elektronika Dasar
Read more at: http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
Copyright © Elektronika Dasar
Home » Teori Elektronika » Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Tuesday, October 23rd 2012. | Teori Elektronika Mesothelioma Law Firm,
Sell Annuity Payment
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network dikemukakan pertama kali pada
tahun 1943 oleh neurophysiologist Waren McCulloch dan logician Walter
Pits dalam paper yang berjudul “Bagaimana neuron bekerja?”. Dalam
uraiannya mereka memperagakan neural network yang sederhana dengan
menggunakan rangkaian listrik, namun teknologi yang tersedia pada saat
itu belum memungkinkan mereka berbuat lebih jauh.
Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network adalah paradigma pemrosesan
suatu informasi yang terinspirasi oleh sistim sel syaraf biologi, sama
seperti otak yang memproses suatu informasi. Elemen mendasar dari
paradigma tersebut adalah struktur yang baru dari sistim pemrosesan
informasi. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network), seperti manusia,
belajar dari suatu contoh. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
dibentuk untuk memecahkan suatu masalah tertentu seperti pengenalan pola
atau klasifikasi karena proses pembelajaran.
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network berkembang secara pesat pada
beberapa tahun terakhir. Jaringan Syaraf Tiruan telah dikembangkan
sebelum adanya suatu komputer konvensional yang canggih dan terus
berkembang walaupun pernah mengalami masa vakum selama beberapa tahun.
Inspirasi Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) terinspirasi dari penelitian
kecerdasan buatan, terutama percobaan untuk menirukan fault-tolerence
dan kemampuan untuk belajar dari sistem syaraf biologi dengan model
struktur low-level dari otak. Otak terdiri dari sekitar (10.000.000.000)
sel syaraf yang saling berhubungan. Sel syaraf mempunyai cabang
struktur input (dendrites), sebuah inti sel dan percabangan struktur
output (axon). Axon dari sebuah sel terhubung dengan dendrites yang lain
melalui sebuah synapse. Ketika sebuah sel syaraf aktif, kemudian
menimbulkan suatu signal electrochemical pada axon. Signal ini melewati
synapses menuju ke sel syaraf yang lain. Sebuah sel syaraf lain akan
mendapatkan signal jika memenuhi batasan tertentu yang sering disebut
dengan nilai ambang atau (threshold).
Read more at: http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
Copyright © Elektronika Dasar
Read more at: http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
Copyright © Elektronika Dasar
Home » Teori Elektronika » Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Tuesday, October 23rd 2012. | Teori Elektronika Mesothelioma Law Firm,
Sell Annuity Payment
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network dikemukakan pertama kali pada
tahun 1943 oleh neurophysiologist Waren McCulloch dan logician Walter
Pits dalam paper yang berjudul “Bagaimana neuron bekerja?”. Dalam
uraiannya mereka memperagakan neural network yang sederhana dengan
menggunakan rangkaian listrik, namun teknologi yang tersedia pada saat
itu belum memungkinkan mereka berbuat lebih jauh.
Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network adalah paradigma pemrosesan
suatu informasi yang terinspirasi oleh sistim sel syaraf biologi, sama
seperti otak yang memproses suatu informasi. Elemen mendasar dari
paradigma tersebut adalah struktur yang baru dari sistim pemrosesan
informasi. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network), seperti manusia,
belajar dari suatu contoh. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
dibentuk untuk memecahkan suatu masalah tertentu seperti pengenalan pola
atau klasifikasi karena proses pembelajaran.
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network berkembang secara pesat pada
beberapa tahun terakhir. Jaringan Syaraf Tiruan telah dikembangkan
sebelum adanya suatu komputer konvensional yang canggih dan terus
berkembang walaupun pernah mengalami masa vakum selama beberapa tahun.
Inspirasi Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) terinspirasi dari penelitian
kecerdasan buatan, terutama percobaan untuk menirukan fault-tolerence
dan kemampuan untuk belajar dari sistem syaraf biologi dengan model
struktur low-level dari otak. Otak terdiri dari sekitar (10.000.000.000)
sel syaraf yang saling berhubungan. Sel syaraf mempunyai cabang
struktur input (dendrites), sebuah inti sel dan percabangan struktur
output (axon). Axon dari sebuah sel terhubung dengan dendrites yang lain
melalui sebuah synapse. Ketika sebuah sel syaraf aktif, kemudian
menimbulkan suatu signal electrochemical pada axon. Signal ini melewati
synapses menuju ke sel syaraf yang lain. Sebuah sel syaraf lain akan
mendapatkan signal jika memenuhi batasan tertentu yang sering disebut
dengan nilai ambang atau (threshold).
Read more at: http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
Copyright © Elektronika Dasar
Read more at: http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
Copyright © Elektronika Dasar
Home » Teori Elektronika » Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Tuesday, October 23rd 2012. | Teori Elektronika Mesothelioma Law Firm,
Sell Annuity Payment
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network dikemukakan pertama kali pada
tahun 1943 oleh neurophysiologist Waren McCulloch dan logician Walter
Pits dalam paper yang berjudul “Bagaimana neuron bekerja?”. Dalam
uraiannya mereka memperagakan neural network yang sederhana dengan
menggunakan rangkaian listrik, namun teknologi yang tersedia pada saat
itu belum memungkinkan mereka berbuat lebih jauh.
Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network adalah paradigma pemrosesan
suatu informasi yang terinspirasi oleh sistim sel syaraf biologi, sama
seperti otak yang memproses suatu informasi. Elemen mendasar dari
paradigma tersebut adalah struktur yang baru dari sistim pemrosesan
informasi. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network), seperti manusia,
belajar dari suatu contoh. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
dibentuk untuk memecahkan suatu masalah tertentu seperti pengenalan pola
atau klasifikasi karena proses pembelajaran.
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network berkembang secara pesat pada
beberapa tahun terakhir. Jaringan Syaraf Tiruan telah dikembangkan
sebelum adanya suatu komputer konvensional yang canggih dan terus
berkembang walaupun pernah mengalami masa vakum selama beberapa tahun.
Inspirasi Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) terinspirasi dari penelitian
kecerdasan buatan, terutama percobaan untuk menirukan fault-tolerence
dan kemampuan untuk belajar dari sistem syaraf biologi dengan model
struktur low-level dari otak. Otak terdiri dari sekitar (10.000.000.000)
sel syaraf yang saling berhubungan. Sel syaraf mempunyai cabang
struktur input (dendrites), sebuah inti sel dan percabangan struktur
output (axon). Axon dari sebuah sel terhubung dengan dendrites yang lain
melalui sebuah synapse. Ketika sebuah sel syaraf aktif, kemudian
menimbulkan suatu signal electrochemical pada axon. Signal ini melewati
synapses menuju ke sel syaraf yang lain. Sebuah sel syaraf lain akan
mendapatkan signal jika memenuhi batasan tertentu yang sering disebut
dengan nilai ambang atau (threshold).
Read more at: http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
Copyright © Elektronika Dasar
Read more at: http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
Copyright © Elektronika Dasar
Home » Teori Elektronika » Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Tuesday, October 23rd 2012. | Teori Elektronika Mesothelioma Law Firm,
Sell Annuity Payment
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network dikemukakan pertama kali pada
tahun 1943 oleh neurophysiologist Waren McCulloch dan logician Walter
Pits dalam paper yang berjudul “Bagaimana neuron bekerja?”. Dalam
uraiannya mereka memperagakan neural network yang sederhana dengan
menggunakan rangkaian listrik, namun teknologi yang tersedia pada saat
itu belum memungkinkan mereka berbuat lebih jauh.
Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network adalah paradigma pemrosesan
suatu informasi yang terinspirasi oleh sistim sel syaraf biologi, sama
seperti otak yang memproses suatu informasi. Elemen mendasar dari
paradigma tersebut adalah struktur yang baru dari sistim pemrosesan
informasi. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network), seperti manusia,
belajar dari suatu contoh. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
dibentuk untuk memecahkan suatu masalah tertentu seperti pengenalan pola
atau klasifikasi karena proses pembelajaran.
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network berkembang secara pesat pada
beberapa tahun terakhir. Jaringan Syaraf Tiruan telah dikembangkan
sebelum adanya suatu komputer konvensional yang canggih dan terus
berkembang walaupun pernah mengalami masa vakum selama beberapa tahun.
Inspirasi Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) terinspirasi dari penelitian
kecerdasan buatan, terutama percobaan untuk menirukan fault-tolerence
dan kemampuan untuk belajar dari sistem syaraf biologi dengan model
struktur low-level dari otak. Otak terdiri dari sekitar (10.000.000.000)
sel syaraf yang saling berhubungan. Sel syaraf mempunyai cabang
struktur input (dendrites), sebuah inti sel dan percabangan struktur
output (axon). Axon dari sebuah sel terhubung dengan dendrites yang lain
melalui sebuah synapse. Ketika sebuah sel syaraf aktif, kemudian
menimbulkan suatu signal electrochemical pada axon. Signal ini melewati
synapses menuju ke sel syaraf yang lain. Sebuah sel syaraf lain akan
mendapatkan signal jika memenuhi batasan tertentu yang sering disebut
dengan nilai ambang atau (threshold).
Read more at: http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
Copyright © Elektronika Dasar
Read more at: http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
Copyright © Elektronika Dasar
Home » Teori Elektronika » Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Tuesday, October 23rd 2012. | Teori Elektronika Mesothelioma Law Firm,
Sell Annuity Payment
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network dikemukakan pertama kali pada
tahun 1943 oleh neurophysiologist Waren McCulloch dan logician Walter
Pits dalam paper yang berjudul “Bagaimana neuron bekerja?”. Dalam
uraiannya mereka memperagakan neural network yang sederhana dengan
menggunakan rangkaian listrik, namun teknologi yang tersedia pada saat
itu belum memungkinkan mereka berbuat lebih jauh.
Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network adalah paradigma pemrosesan
suatu informasi yang terinspirasi oleh sistim sel syaraf biologi, sama
seperti otak yang memproses suatu informasi. Elemen mendasar dari
paradigma tersebut adalah struktur yang baru dari sistim pemrosesan
informasi. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network), seperti manusia,
belajar dari suatu contoh. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
dibentuk untuk memecahkan suatu masalah tertentu seperti pengenalan pola
atau klasifikasi karena proses pembelajaran.
Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network berkembang secara pesat pada
beberapa tahun terakhir. Jaringan Syaraf Tiruan telah dikembangkan
sebelum adanya suatu komputer konvensional yang canggih dan terus
berkembang walaupun pernah mengalami masa vakum selama beberapa tahun.
Inspirasi Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) terinspirasi dari penelitian
kecerdasan buatan, terutama percobaan untuk menirukan fault-tolerence
dan kemampuan untuk belajar dari sistem syaraf biologi dengan model
struktur low-level dari otak. Otak terdiri dari sekitar (10.000.000.000)
sel syaraf yang saling berhubungan. Sel syaraf mempunyai cabang
struktur input (dendrites), sebuah inti sel dan percabangan struktur
output (axon). Axon dari sebuah sel terhubung dengan dendrites yang lain
melalui sebuah synapse. Ketika sebuah sel syaraf aktif, kemudian
menimbulkan suatu signal electrochemical pada axon. Signal ini melewati
synapses menuju ke sel syaraf yang lain. Sebuah sel syaraf lain akan
mendapatkan signal jika memenuhi batasan tertentu yang sering disebut
dengan nilai ambang atau (threshold).
Read more at: http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
Copyright © Elektronika Dasar
Read more at: http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
Copyright © Elektronika Dasar
Tidak ada komentar:
Posting Komentar