1/12/2012
1/12/2012
Latar Belakang n Dipercaya bahwa
Neural Network
kekuatan komputasi otak terletak pada:
Uro Abdulrohim, S.Kom, MT.
Desember 2008
mailto:
[email protected]
n
Hubungan antra selsel syaraf
n
Hierarchical organization
n
Firing characteristic
n
Banyaknya jumlah hubungan
1
Desember 2008
mailto:
[email protected]
3
2
Desember 2008
mailto:
[email protected]
4
Latar Belakang n Kemampuan manusia dalam memproses informasi,
mengenal wajah, tulisan dan lain-lain n Kemampuan manusia dalam mengidentifikasi wajah
dari sudut pandang yang belum pernah dialami sebelumnya n Bahkan anak-anak dapat melakukan hal tersebut n Kemampuan melakukan pengenalan meskipun tidak tahu algoritma yang digunakan n Proses pengenalan melalui pengindraan berpusat pada otak sehingga menarik untuk mengkaji struktur otak manusia Desember 2008
mailto:
[email protected]
1
2
1/12/2012
1/12/2012
Struktur jaringan pada otak n Neuron adalah satuan unit pemproses
terkecil pada otak n Bentuk standar mungkin dikemudian hari akan berubah n Jaringan otak manusia tersusun tidak kurang dari 1013 buah neuron yang masing-masing terhubung oleh sekitar 1015 dendrite n Fungsi dendrite adalah sebagai penyampai sinyal dari neuron tersebut ke neuron yang terhubung dengannya Desember 2008
mailto:
[email protected]
5
Desember 2008
Struktur jaringan pada otak
mailto:
[email protected]
7
mailto:
[email protected]
8
Neuron
n Sebagai keluaran setiap neuron memiliki axon,
sedangkan bagian penerima sinyal disebut dengan synapse n Sebuah neuron memiliki 1000-10.000 sysnapse n Penjelasan lebih rinci tentang hal ini dapat diperoleh pada disiplin ilmu biology molecular n Secara umum jaringan syaraf terbentuk dari jutaan (bahkan lebih) struktur darasa neuron yang terinterkoneksi dan terintegrasi antara satu dengan yang lainnnya sehingga dapat melaksanakan aktifitas secara teratur dan terus menerus sesuai dengan kebutuhan Desember 2008
mailto:
[email protected]
6
Desember 2008
3
4
1/12/2012
1/12/2012
Konsep dasar pemodelan Neural Network
Sejarah n McGulloh & Pitts (1943) dikenal sebagai orang
pertama kali yang memodelkan neural network n Sampai sekarang ide-idenya masih tetap digunakan,
misalkan n
n
Bertemunya beberapa unit input akan memberikan computational power Adanya threshold
n Hebb (1949) mengembangkan pertama kali leaning
rule (dengan alasan jika ada 2 neuron aktif pada saat yan bersamaan maka kekuatan antar mereka akan bertambah) Desember 2008
mailto:
[email protected]
9
Desember 2008
mailto:
[email protected]
11
Sejarah n Antara tahun 1950 – 1960an beberapa
n Sejumlah sinyal masukan x dikalikan dengan masing-
peneliti melangkah sukses pada pengamatan tentang perception n Mulai tahun 1969 merupakan tahun kematian pada penelitian seputar neural network hampir selama 15 tahun (minsky & papert) n Baru pada pertengahan tahun 1980an (Parker & LeCun) menyegarkan tentang ideide tentang neural network
n Kemudian dilakukan penjumlahan dari seluruh hasil
Desember 2008
mailto:
[email protected]
masing penimbang yang bersesuaian W perkalian tersebut dan keluaran yang dihasilkan dilakukan kedalam fungsi pengaktif untuk mendapat tingkatan derajat sinyal keluaran F(x.W) n Walaupun masih jauh dari sempurna namun kinerja dari tiruan neuron ini identik dengan kinerja dari sel otak yang kita kenal saat ini. n Misalkan ada n buah sinyal masukan dan n buah penimbang. Fungsi keluaran dari neuron adalah seperti persamaan berikut
F(x.W) = f(w1x1 + … + wm xm )
10
Desember 2008
5
mailto:
[email protected]
12
6
1/12/2012
1/12/2012
Fungsi-fungsi aktivitas
Stept (x) = 1 if x >= t else 0 Sign (x) = +1 if x >=0 else -1 Sigmoid (x) = 1/(1+e-x) Identity Function Desember 2008
mailto:
[email protected]
13
Desember 2008
mailto:
[email protected]
15
14
Desember 2008
mailto:
[email protected]
16
Neural Network pertama
Desember 2008
mailto:
[email protected]
7
8
1/12/2012
1/12/2012
What can Perceptons represent
n Fungsi yang memisahkan daerah menjadi seperti
diatas dikenal dengan linearly separable n Hanya linear separable function yang dapat
direpresentasikan oleh suatu perseptron Desember 2008
mailto:
[email protected]
17
Desember 2008
mailto:
[email protected]
19
Perceptron n Sinonim untuk
single-layer feed forward network n Dipelajari pertama kali tahun 50an Linear separability is also possible in more than 3 dimention but it is harder to visualise Desember 2008
mailto:
[email protected]
18
Desember 2008
9
mailto:
[email protected]
20
10
1/12/2012
Single Perception Leaning
Desember 2008
mailto:
[email protected]
Description of parameter
21
Desember 2008
Case Study AND
Desember 2008
mailto:
[email protected]
1/12/2012
mailto:
[email protected]
23
Training Perceptron
22
Desember 2008
11
mailto:
[email protected]
24
12
1/12/2012
Kapan menghentikan proses leaning?
Desember 2008
mailto:
[email protected]
25
13
