Artificial Neural Network(ANN) atau yang sering disebut dengan jaringan saraf tiruan adalah suatu struktur yang terinspirasi dari cara kerja otak manusia. ANN memiliki cara kerja mirip dengan cara kerja otak dimana dalam ANN juga terdapat node-node yang berfungsi sama seperti pada Neuron pada otak manusia. secara umum komponen-komponen pada ANN adalah sebagai berikut :
- Neuron, yaitu node yang berfungsi sebagai pemproses data atau informasi yang masuk kedalam neuron, dalam sebuah neuron terdapat fungsi aktivasi yang bertugas sebagai pemroses data yang diterma. setelah melewati fungsi aktivasi maka data akan dikeluarkan sebagai output node jika memenuhi suatu kriteria tertentu. output ini bisa di terima sebagai input dari neuron lainya atau diterima sebagai solusi dari suatu masalah yang dimodelkan dengan ANN.
- fungsi Aktivasi, yaitu fungsi yang berfungsi sebagai pengolah data yang diterima neuron. cara kerja fungsi aktivasi adalah dengan cara membandingkan dengan suatu nilai batas tertentu atau theshold. jika input yang diterima neuron inputnya kurang dari nilai batas maka outputnya tidak akan dikeluarkan oleh neuron, sebaliknya apa bila memenuhi nilai batas ini maka input kan diolah dan dijadikan output oleh neuron.
Pada gambar diatas, ada tiga node atau neuron yang memberikan input pada node 4. Masing-masing node 1,2,3 mempunyai input yang berbeda-beda. Kemudian sebelum dibandingkan dengan sebuah fungsi aktivasi semua input itu dijumlahkan terlebih dahulu. Setelah dijumlahkan baru dibandingkan dan setelah memenuhi fungsi aktivasi tertentu baru node 4 mengeluarkan outputnya. Output ini bisa digunakan sebagai input pada neuron lainya atau output ini sudah merupakan solusi yang dicari.
ANN memiliki banyak variasi arsitektur. Arsitektur ANN yang banyak digunakan seerti backpropogation(BP), Multi Layer Perceptron(MLP), Bidirectional Associative Memory(BAM), Grup Methode of Data Handling (GMDH), dan lain sebagainya.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar