2.2 Contoh Perhitungan Backpropagation1
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
simetris. Pada jaringan neural network setiap unit- unit pada input layer
Templat input perkataan dan parameter seperti pemberat lapisan input- tersembunyi dan lapisan tersembunyi-output yang menghasilkan ketepatan set latihan terbaik digunakan oleh
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 yang
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
Dalam bentuk paling sederhana dari Jaringan Saraf Tiruan dengan satu layer, kita mempunyai sebuah input layer dari node sumber di mana informasi diproyeksikan ke output
Dimana ft adalah nilai dari forget gate, Wf adalah bobot untuk nilai input pada waktu ke t, xt adalah nilai input pada waktu ke t, Uf adalah bobot untuk nilai output dari waktu ke t-1,
𝛿𝑛𝑒𝑡𝑗 = Sinyal Faktor koreksi dari output layer ke hidden layer ke-j 𝛿𝑘 = Faktor koresi dari neuron output ke-k 𝑊𝑗𝑘 = Bobot yang menghubungkan hidden ke-j dan output ke-k 5 Menghitung
𝛿𝛿𝑀𝑀𝑍𝑍𝐷𝐷𝑗𝑗 = Sinyal Faktor koreksi dari output layer ke hidden layer ke-j 𝛿𝛿𝑘𝑘 = Faktor koresi dari neuron output ke-k 𝑊𝑊𝑗𝑗𝑘𝑘 = Bobot yang menghubungkan hidden ke-j dan output ke-k 5
