Tentang JST

Sekilas pengertian, perbedaan, dan jenis - jenis algoritma JST 

      Jaringan Saraf Tiruan (Bahasa Inggris: artificial neural network (ANN), atau juga disebut simulated neural network (SNN), atau umumnya hanya disebut neural network (NN)), adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan jaringan saraf manusia/suatu sistem pemrosesan informasi yang mencoba meniru kinerja otak manusia.

       Jaringan Saraf Tiruan merupakan sistem adaptif yang dapat merubah strukturnya untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut.

       Secara sederhana, JST adalah sebuah alat pemodelan data statistik non-linier. JST dapat digunakan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output untuk menemukan pola-pola pada data. Jaringan Syaraf Tiruan merupakan  generalisasi model matematis dari sel saraf biologis.

      Perbedaan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Jaringan Syaraf Alami ( Biologi ) secara garis besar yaitu beda dalam ketajaman, ukuran dan pengorganisasiannya

Jaringan Syaraf Tiruan	Jaringan Syaraf Alami ( Biologi )
Memformulasikan model matematis sel-sel otak	Kinerja sel sel otak manusia dari berfikir sampai gerakan
Asumsi model matematis strukturnya : ·         Pemrosesan informasi terjadi pada elemen sederhana (neuron) ·        Sinyal dikirimkan diantara neuron neuron melalui penghubung (dendrit dan akson) ·        Penghubung antar elemen memiliki bobot yang akan menambah atau mengurangi sinyal ·        Untuk menentukan output, setiap neuron memiliki fungsi aktivasi (biasanya non linier) yang dikenakan pada semua input ·        Besar output akan dibandingkan ·        dengan threshold	Dilihat struktur sel – sel alami nya : ·        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.
Memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output untuk menemukan pola-pola pada data	Sel saraf biologi mempunyai struktur yang lebih kompleks dan lebih canggih

      Jenis - jenis Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan , ada 2 yaitu :

Ø      Algoritma dengan jenis pembelajaran yang terawasi (supervising) :

1.      Algoritma Perceptron

 

Jaringan terdiri dari beberapa unit masukan ( ditambah sebuah bias ), dan memiliki sebuah unit keluaran. Hanya saja fungsi aktivasi merupakan fungsi biner ( atau bipolar ), tetapi memiliki kemungkinan nilai -1, 0 atau 1

2.      Algoritma Backpropagasi

Propagasi umpan balik berbasis jaringan syaraf tiruan menggunakan  error output  untuk mengubah nilai bobot – bobotnya dalam arah mundur (backward ). Untuk mendapatkan error ini, tahap perambatan maju ( forward propagation ) harus dikerjakan terlebih dahulu.

Ø      Algoritma yang tidak terawasi (unsupervising) :

1.      Algoritma Kohonen

 Sebuah topology preserving map dari ruang berdimensi tinggi ke dalam  neuron - neuron sebagai representasi dari datapoint-datapoint yang ada

Semoga bermanfaat >> Thank's to  :

Dosen JST ISTA

http://a1-b-anjecahririd.blogspot.com/2010/02/jaringan-syaraf-tiruan-jst.html/9Oktober2012/6:00AM

http://cgeduntuksemua.blogspot.com/2012/03/pengertian-kelebihan-dan-kekurangan_29.html/9Oktober2012/5:44AM

http://file.upi.edu/Direktori/FPTK/JUR._PEND._TEKNIK_ELEKTRO/197211131999031-ADE_GAFAR_ABDULLAH/file_mk_Pengantar_Kecerdasan_Buatan_%289files%29/Bab_V_KCB.pdf/9Oktober2012/6:50AM