Neural Network (Jaringan Syariaf Tiruan) merupakan kecerdasan buatan yang diilhami jaringan
syaraf biologi yang diimplementasikan menggunakan program komputer yang melakukan
perhitungan selama proses berlangsung. General Regression Neural Network (GRNN)
merupakan salah satu jaringan syaraf tiruan yang mempunyai ciri khusus yang berbeda dengan
yang lain yang melakukan proses pembelajaran secara cepat, bekerja secara sederhana dengan
algoritma pelatihan tertentu. GRNN memperkirakan fungsi sembarang yang berubah-ubah dari
data masa lalu yang digunakan untuk peramalan data masa mendatang.
Topologi GRNN
GRNN terdiri dari empat lapisan unit pemroses, dimana tiap lapisan unit pemroses mempunyai
fungsi komputasi khusus saat regresi nonlinier dibentuk. Lapisan pertama dari unit pemroses
terdiri dari neuron-neuron input yang berfungsi untuk mengambil informasi. Neuron input ini
bersifat unik untuk tiap variabel prediktor pada vektor input X. Tidak ada pengolahan data yang
terjadi pada neuron-neuron input ini. Neuron-neuron input lalu meneruskan data menuju
lapisan kedua dari unit pemroses yang dinamakan neuron-neuron pola. Sebuah neuron-neuron
pola berfungsi mengkombinasikan dan memproses data secara sistematik dengan fungsi
aktivasi khusus. Jumlah dari neuron-neuron pola sama dengan jumlah dari kasus dalam
himpunan pelatihan.
Minggu, 12 April 2009
Langganan:
Postingan (Atom)