3.1 Backpropagation untuk prediksi 11
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Dari ke-empat permasalahan utama pada BP akan dicoba dikembangkan metode BP yang menggunakan metode inisialisasi bobot terarah yaitu nguyen widrow, dengan
Tampilan Program Training dengan Bobot Acak pada Matlab 55 Gambar 4.8.. Identifikasi Sampel Halitosis untuk Percobaan
Proses crossover terlebih dahulu membangkitkan bilangan acak antara 0 dan 1 sebanyak kromosom dalam populasi. Jika nilai bilangan acak kromosom lebih kecil atau sama
Berdasarkan hasil pengujian jumlah iterasi dan perbandingan inisialisasi random dengan inisialisasi Bayesian terhadap nilai AFER pada Gambar 4.6 menujukkan bahwa
Permodelan dari aplikasi simulasi Monte Carlo dibuat dari bentuk yang sangat manual melalui perhitungan komputerisasi untuk mengolah data lalu membangkitkan bilangan
Inisialisasi parameter yang digunakan pada pengujian ini adalah bobot masukan dengan range [-1,1], bias dengan range [0,1], jumlah hidden neuron menggunakan hasil pengujian
Adapun pada bagian kedua dijelaskan mengenai bilangan acak, pembangkit bilangan acak semu dan berbagai algoritma yang sudah ada, pembangkit bilangan acak semua
Halaman pelatihan berupa panel untuk proses seperti pada Gambar 3 yang digunakan untuk melatih jaringan agar mendapatkan bobot yang akan digunakan dalam pengujian.. Panel nomor 1 adalah
