Jaringan Syaraf Tiruan

Jaringan Syaraf Tiruan
PERTEMUAN 10
Otak Manusia
Setiap otak manusia berbeda dalam ketajaman,
ukuran dan pengorganisasiannya. Salah satu cara
untuk memahami bagaimana otak bekerja adalah
dengan mengumpulkan informasi dari sebanyak
mungkin scan otak manusia dan memetakannya.
Hal
tersebut
merupakan
upaya
untuk
menemukan cara kerja rata-rata otak manusia itu.
Peta otak manusia diharapkan dapat menjelaskan
misteri mengenai bagaimana otak mengendalikan
setiap tindak tanduk manusia, mulai dari
penggunaan bahasa hingga gerakan.
Sejarah
Pertama-tama diadakan studi mengenai teori dasar mekanisme
proses terjadinya intelegensi. Bidang ini disebut ‘Cognitive Science’.
Dari teori dasar ini dibuatlah suatu model untuk disimulasikan pada
komputer, dan dalam perkembangannya yang lebih lanjut dikenal
berbagai sistem kecerdasan buatan yang salah satunya adalah
jaringan saraf tiruan. Dibandingkan dengan bidang ilmu yang lain,
jaringan saraf tiruan relatif masih baru. Sejumlah literatur
menganggap bahwa konsep jaringan saraf tiruan bermula pada
makalah Waffen McCulloch dan Walter Pitts pada tahun 1943.
Dalam makalah tersebut mereka mencoba untuk memformulasikan
model matematis sel-sel otak. Metode yang dikembangkan
berdasarkan sistem saraf biologi ini, merupakan suatu langkah maju
dalam industri komputer.
Komponen jaringan syaraf
•
•
•
•
Keempat komponen dasar ini diketahui berdasarkan nama
biologinya yaitu:
Dendrit
Soma
Akson
Sinapsis
Dendrit merupakan suatu perluasan dari soma yang
menyerupai rambut dan bertindak sebagai saluran
masukan. Saluran masukan ini menerima masukan dari sel
saraf lainnya melalui sinapsis. Soma dalam hal ini kemudian
memproses nilai masukan menjadi sebuah output yang
kemudian dikirim ke sel saraf lainnya melalui akson dan
sinapsis.
Arsitektur jaringan
Arsitektur jaringan syaraf tiruan merupakan pengaturan
neuron dalam layer dan hubungan-hubungannya.
Arsitektur sebuah jaringan akan menentukan keberhasilan
target yang akan dicapai, karena tidak semua permasalahan
dapat diselesaikan dengan arsitektur yang sama.
Adapun jenis-jenis arsitektur pada jaringan syaraf tiruan
adalah sebagai berikut :
a. Jaringan syaraf dengan lapisan tunggal (single layer net)
b. Jaringan syaraf dengan banyak lapisan (multilayer net)
Fungsi aktivasi
Setiap neuron mempunyai keadaan internal
yang disebut level aktivasi atau level aktivitas
yang merupakan fungsi input yang diterima.
Berikut ini adalah fungsi aktivasi yang sering
digunakan yaitu:
• Fungsi Sigmoid Biner
• Fungsi Sigmoid Bipolar
Contoh Metode Jaringan Syaraf Tiruan
1. Backpropagation
Backpropagation adalah salah satu metode pelatihan yang
terawasi ( supervised learning ) dan biasa didesain untuk
operasi pada jaringan syaraf tiruan multi layer.
2. LVQ ( Learning Vector Quantization )
Learning Vector Quantization (LVQ) adalah suatu metode
untuk melakukan pelatihan terhadap lapisan-lapisan
kompetitif yang tak terawasi ( unsupervised learning ).