Kajian teoritis algoritma backpropagation pada jaringan saraf buatan lapisan banyak
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Squared error , adalah jumlah dari masing-masing kuadrat dari perbedaan antara target yang telah ditentukan dengan keluaran yang dihasilkan oleh jaringan setiap neuron pada
Model jaringan saraf fungsi radial basis ( Radial Basis Function Neural Network = RBFNN) adalah model jaringan saraf dengan satu unit dalam lapisan tersembunyi, dimana fungsi
sebuah sistem jaringan saraf tiruan yang dapat mendeteksi biometrika citra garis telapak tangan, sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu verifikasi identitas
Hasil dari tahap ini adalah menentukan beberapa model jaringan saraf tiruan dengan metode Backpropagation untuk menentukan pola terbaik dalam menentukan jumlah pemasangan
Dengan menerapkan Jaringan Saraf Tiruan dan algoritma Backpropagation yang di aplikasikan pada Software Matlab sebagai aplikasi pengolahan citra diharapkan dapat digunakan
Pada penelitian ini penulis hanya menggunakan metode jaringan saraf tiruan prediktif sehingga output plant hanya mampu beradaptasi dan error yang terjadi mencapai
Jaringan lapis banyak terdiri dari satu lapisan input , satu lapisan output dan satu atau lebih hidden layer yang terletak diantara lapisan input dan lapisan output seperti
sebuah sistem jaringan saraf tiruan yang dapat mendeteksi biometrika citra garis telapak tangan, sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu verifikasi identitas
