Muhamad Rizki Maulidi _2211050009

Muhamad Rizki Maulidi _2211050009

oleh Muhammad riski Maulidi -

Jaringan syaraf tiruan :

Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah model komputasi yang terinspirasi dari otak manusia, digunakan untuk mengenali pola, memproses data, dan membuat prediksi. JST bekerja dengan mengubah bobot antar neuron melalui proses pelatihan untuk meminimalkan kesalahan.

Prinsip dasar JST

  1. Pemrosesan Paralel: Informasi diproses oleh banyak neuron secara bersamaan.
  2. Bobot & Bias: Setiap koneksi antar neuron memiliki bobot yang memengaruhi hasil.
  3. Fungsi Aktivasi: Menentukan output neuron berdasarkan input.
  4. Proses Belajar: JST belajar dari data menggunakan algoritma seperti backpropagation.
  5. Generalisasi: Mampu memprediksi data baru setelah dilati. 


Komponen dasar JST


Neuron: Unit dasar yang menerima input, memprosesnya, dan menghasilkan output menggunakan fungsi:
  1. y=f(Γêæwixi+b)y=f(ΓêæwiΓÇïxiΓÇï+b)
  2. Lapisan Input: Menerima data dari luar.
  3. Lapisan Tersembunyi: Memproses hubungan kompleks dalam data.
Lapisan Output: Menghasilkan hasil akhir (klasifikasi, regresi, dll.).

Referensi:

  1. Haykin, S. (1998). Neural Networks: A Comprehensive Foundation.
  2. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning.
  3. Schmidhuber, J. (2015). "Deep Learning in Neural Networks: An Overview." Neural Networks.