this PDF file Studi Komparasi Terhadap Kapabilitas Generalisasi dari Jaringan Saraf Tiruan Berbasis Incremental Projection Learning | Murfi | Jurnal Teknik Elektro 1 PB
Bebas
8
0
0
Teks penuh
Dokumen terkait
Alasannya, karena tipe jaringan ini dapat melakukan umpan balik yang memungkinkan jaringan untuk melakukan perhitungan galat an- tara hasil prediksi (masukan pada jaringan)
Selisih antara pola output aktual (output yang dihasilkan) dengan pola output yang dikehendaki (output target) yang disebut error digunakan untuk mengoreksi bobot JST sehingga
Salah satu cabang dari AI (Artificial Intelligence) adalah apa yang dikenal dengan Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Network).. Jaringan saraf tiruan merupakan salah
Jaringan saraf memiliki hasil yang lebih baik dalam meredam error yang terjadi akibat adanya perubahan mendadak pada data non stasioner dan non homogen, seperti terlihat
Hasil penelitian menunjukkan sistem kendali derau akustik secara aktif dengan algoritma pembelajaran nonlinier adaptif untuk jaringan syaraf tiruan diagonal recurrent
Pada kasus prediksi cuaca di Kota Medan, jaringan saraf tiruan metode backpropagation dalam proses training dapat mengenali pola data yang diberikan dengan baik1. Pada proses
Tujuan penelitian ini dilakukan adalah untuk menganalisis kinerja jaringan saraf tiruan metode backpropagation dalam mengenali pola dari ketiga parameter data
Dari hasil pengujian didapat bahwa makin banyak jumlah node hidden layer yang digunakan maka akan menghasilkan error yang kecil dalam iterasi yang makin singkat,
