Laporan Akhir SNN ( Minggu Pertama )

untuk menjaga privasi seseorang agar tidak menyamakan kata2 dibawah ini... terima kasih..

untuk donwload softwarenya klik link ini dibawah ini
Download Software Backpropagation
untuk passwordnya sms ke gw 085697093315 langsung gw kirimin passwordnya

Nomor 1
gambar pertama (ikuti alur gambar dibawah ini karena bersangkutan)
untuk melihat gambar secara detail silahkan arahkan kursor kegambar hingga berubah menjadi kursor tangan lalu klik kiri



gambar ke dua


gambar ke tiga


Gambar ke empat



nomor 2
Pengertian ANN?
Usaha untuk menciptakan sistem yang menyerupai pikiran manusia (biasanya disebut juga dengan Artificial Intelligence dan expert system). Jaringan syaraf ini belajar dari pencocokan pola dan ekivalen penguat perilaku. Istilah ini sering disebut juga dengan Artificial Neural Network jaringan syaraf tiruan. Sebuah usaha untuk membuat metoda komputasi baru yang menggunakan pendekatan biologis, yaitu menggunakan sel-sel yang mirip sel manusia.

Jelaskan Perbedaan ANN dan Expert System ?

ANN

•Perangkat yang mampu untuk mengenali suatu objek secara non-linier
•Mempermudah pemetaan input menjadi suatu hasil tanpa mengetahui proses sebenarnya
•Mampu melakukan pengadaptasian terhadap pengenalan suatu objek
•Perangkat yang memiliki toleransi terhadap suatu kesalahan dalam pengenalan suatu objek
•Neural Network mampu diimplementasikan pada suatu Hardware atau perangkat keras
•Perangkat yang mampu diimplementasikan secara parallel


Expert System

•Memberikan pengambilan keputusan yang lebih baik
•Memberikan solusi tepat waktu
•Mudah dimodifikasi
•Dapat digunakan pada berbagai jenis komputer
•Memiliki kemampuan beradaptasi
•Adanya Explanation facility


Nomor 3

Struktur ANN



Neuron diatas terdiri dari bagian-bagian :

- Input, bagian sistem yang digunakan untuk memberikan masukan pada sistem, baik untuk proses pembelajaran maupun proses pengenalan objek.

- Weight, merupakan bobot yang diberikan pada penghubung yang berfungsi untuk meningkatkan dan menurunkan nilai dari informasi agar sesuai dengan target pembelajaran. Nilai dari bobot akan berubah setiap kali diberikan input untuk pembelajaran dan akan tetap ketika output pembelajaran telah sesuai objek yang ingin dikenali.

- Processing unit, bagian terjadinya proses komputasi pengenalan suatu objek berdasarkan pengetahuan yang diperoleh dari input dan bobot yang sudah ditentukan sebelumnya. Suatu jaringan ANN dapat terdiri dari beberapa processing unit yang dapat bekerja secara simultan dan dapat bekerja parallel

- Output, bagian yang memberikan hasil pembelajaran suatu objek atau target pembelajaran. Setiap output dari neuron memiliki fungsi aktivasi yang menentukan apakah informasi akan diteruskan ke neuron lain untuk diproses lagi atau tidak