Biometrik Pola Suara Dengan Jaringan Saraf Tiruan
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Parameter-parameter yang digunakan dalam menentu- kan arsitektur terbaik antara lain adalah (1) jumlah neuron pada lapisan tersembunyi ( hidden layer ) berjumlah 25, 32, 39 dan
Dari keseluruhan pengujian pada BPNN 2 hidden layer, dapat disimpulkan bahwa pengujian ke-1 dengan parameter target error 0.00015, jumlah node 1 sebesar 100 dan jumlah node
Pada tabel 5 dilakukan dengan melakukan perubahan jumlah neuron dan dapat dilihat jumlah neuron 11 dan hidden layer 1 didapatkan error terkecil (MSE) yaitu
Hasil pengujian parameter untuk pemodelan menghasilkan parameter terbaik diantaranya jumlah hidden node = 9, ukuran populasi serta iterasi maksimum untuk IPSO
sebagai berikut epoch, target error, learning rate, jumlah output, jumlah hidden layer, momentum , yang selanjutnya dilakukan inisialisasi bobot jaringan, setelah
Pada tahap awal uji pengenalan dilakukan terhadap sinyal suara yang sama persis dengan yang telah ditrainingkan (training data set) dan didapat hasil bahwa error
Pada proses pembelajaran dibangun model JST yang terdiri dari (3) tiga layer (lapisan) yaitu input layer (lapisan masukan), hidden layer (lapisan terselubung) dan output
sebagai berikut epoch, target error, learning rate, jumlah output, jumlah hidden layer, momentum, yang selanjutnya dilakukan inisialisasi bobot jaringan, setelah melakukan
