• Tidak ada hasil yang ditemukan

Ari ficial Neural Network (mul layer perceptron)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2023

Membagikan "Ari ficial Neural Network (mul layer perceptron)"

Copied!
10
0
0

Teks penuh

(1)

Ari$ficial  Neural  Network  

(mul$layer  perceptron)  

(2)

PMR5406  Redes  Neurais  e  gica   Fuzzy  Mul9layer  Perceptrons  

2  

Arsitektur  

(3)

Neuron  

Y  

input  

w1  

w2   w

n  

Ac9va9on  Func9on   or  

Transfer  Func9on   output  

(4)

Back  Propagation  

•  Error  =    E  =  output  –  expectedvalue    

•  Minimize  E

2

     

(5)

Activation  Function  

•  Nilai  Y  dapat  bervariasi  dari  –infinite  s.d.  +infinite  

•  Nilai  Y  ac$vated  (=1)  apabila  Y  >  threshold  

•  Nilai  Y  not-­‐ac$vated  (=0)  apabila  Y  <  threshold  

Threshold  =  0  

(6)

Sigmoid  Function  

Output  =   1  

1+  e -­‐aY  

Range:  0  s.d  1  

(7)

PMR5406  Redes  Neurais  e  gica   Fuzzy  Mul9layer  Perceptrons  

7  

BACK-­‐PROPAGATION  

Func%on  signals   Forward  Step  

  Error  signals  

Backward  Step  

(8)

Back  Propagation  

adalah  parameter  Learning  Rate  

adalah  sensi9vitas  error  E 2  terhadap  W AB  

(9)

Weka  

•  Explorer   à  Mul9layerPerceptron  

u  -­‐L  <learning  rate>  

u Learning  Rate  for  the  backpropaga9on  algorithm.  (Value  should  be  between  0  -­‐  1,   Default  =  0.3).  

u   -­‐M  <momentum>  

u     Momentum  Rate  for  the  backpropaga9on  algorithm.  (Value  should  be  between  0   -­‐  1,  Default  =  0.2).  

u   -­‐N  <number  of  epochs>  

u     Number  of  epochs  to  train  through.  (Default  =  500).  

u   -­‐V  <percentage  size  of  valida9on  set>  (Default  =  0)   u  -­‐S  <seed>  

u     The  value  used  to  seed  the  random  number  generator  (Value  should  be  >=  0  and   and  a  long,  Default  =  0).  

u   -­‐E  <threshold  for  number  of  conseque9ve  errors>  (Default  =  20)   u     -­‐H  <comma  seperated  numbers  for  nodes  on  each  layer>  

u   The  hidden  layers  to  be  created  for  the  network.    (Value  should  be  a  list  of  comma   separated  Natural  numbers  or  the  lebers  'a'  =  (abribs  +  classes)  /  2,    'i'  =  abribs,  'o'  

=  classes,  't'  =  abribs  .+  classes)  for  wildcard  values,  Default  =  a).  

(10)

Weka:  Multilayer  Perceptron  

•  -­‐L  0.3  –M  0.2  –N  500  –V  0  –S  0  –E  20  –H  a  

•  Example  Data  

@RELATION  Iris    

@ATTRIBUTE  sepallength    NUMERIC  

@ATTRIBUTE  sepalwidth      NUMERIC  

@ATTRIBUTE  petallength    NUMERIC  

@ATTRIBUTE  petalwidth      NUMERIC  

@ATTRIBUTE  class                {Iris-­‐setosa,Iris-­‐versicolor,Iris-­‐virginica}  

 @DATA  

5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-­‐setosa   4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-­‐setosa   4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-­‐setosa   4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-­‐setosa   7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-­‐versicolor   6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-­‐versicolor   6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-­‐versicolor   5.5,2.3,4.0,1.3,Iris-­‐versicolor   6.5,2.8,4.6,1.5,Iris-­‐versicolor   5.7,2.8,4.5,1.3,Iris-­‐versicolor   7.7,3.0,6.1,2.3,Iris-­‐virginica   6.3,3.4,5.6,2.4,Iris-­‐virginica   6.4,3.1,5.5,1.8,Iris-­‐virginica   6.0,3.0,4.8,1.8,Iris-­‐virginica   6.9,3.1,5.4,2.1,Iris-­‐virginica  

%  

Referensi

Dokumen terkait

According to Aon Hewitt model, the tools which lead to the organization success is called the engaged drivers Figure 2.3 Engagement drivers of AonHewitt Figure 2.4 Relevant of