Backpropagation adalah
sebuah metode sistematik pada jaringan saraf tiruan dengan menggunakan
algoritma pembelajaran yang terawasi dan biasanya digunakan oleh perceptron
dengan banyak layar lapisan untuk mengubah bobot-bobot yang ada pada lapisan
tersembunyinya.
Gambar diatas merupakan salah satu tampilan menu backpropagation
Dari tampilan tersebut kita dapat melihat ada 4 menu
utama, antara lain:
- Network berfungsi sebagai pengontrolan file jaringan. Mempunyai submenu antara lain: new, load, save, dan exit.
- Sampel berisi fungsi-fungsi yang berkaitan dengan file utama. Dan mempunyai submenu antara lain: Open dan Refresh.
- Grafik berfungsi untuk membuka tampilan grafik fungsi kesalahan.
- Reset Bobot berfungsi untuk mengembalikan nilai bobot dan bias jaringan ke nilai awalnya.
Dibawah menu utama
juga terlihat tab menu diantaranya:
Jaringan.
Pada menu ini terdapat Fungsi
Output Neuron yang terdiri dari HiddenLayer dan
Output Layer.
Bobot dan Bias
Pada menu ini terdapat button Matikan Neuron, Kunci
Neuron, Buka Kunci Neuron, Set Sebagai Nilai Awal, Reset Ke Nilai Awal,
Reset Ke Nol, dan Acak Nilai Bobot.
Sampel
Pada menu ini user dapat memodifikasi data.
Neuron
Pada menu ini user hanya melihat tampilan untuk
memantau nilai input, output dan sensitivitas
pada neuron-neuron jaringan.
Belajar
Pada menu ini user dapat mengendalikan dan mengatur
nilai parameter-parameter belajar jaringan yang terdiri dari Laju Belajar
(Learn Rate), Stroping Criteria Error, Jumlah Step, dan Momentum.
Dan terdapat button Single Step dan Multi Step.
Delta Bobot_Bias
Pada menu ini menampilkan perubahan nilai bobot yang
akan terjadi jika proses belajar dijalankan satu kali.
Berikut
ini adalah cara untuk mencara nilai fungsi energi:
- Buka aplikasi Backpropagation, Masukkan password "Bremerhaven"
- Buka tab menu Bobot dan Bias, tentukan neuron dengan mengklik button 1-17. Jika sudah dipilih lalu klik Acak Nilai Bobot
0 komentar:
Post a Comment