Ruang Lingkup Jaringan Syaraf Tiruan

Secara umum, ada 2 algoritma pembelajaran pada jaringan syaraf, yaitu algoritma pembelajaran terawasi (supervised learning) dan algoritma pembelajaran tak terawasi (unsupervised learning).

Algoritma supervised learning, antara lain :

  • Algoritma pembelajaran Hebb. Algoritma pembelajaran yang paling sederhana ini biasanya digunakan sebagai dasar untuk algoritma pembelajaran yang lebih kompleks.
  • Algoritma pembelajaran delta rule, Adaline, Madaline
  • Backpropagation(BP), terdiri dari algoritma BP standar (gradient descent dan gradient descent dengan momentum), algoritma BP dengan perbaikan menggunakan teknik heuristic (gradient descent dengan learning rate adaptif, gradient descent dengan momentum dan learning rate adaptif, dan resilent backpropagation), BP dengan perbaikan menggunakan optimasi numeris (algoritma-algoritma dengan conjugate gradient, algoritma quasi Newton dan algoritma Levenberg-marquart)
  • Learning Vector Quantization (LVQ). Algoritma pembelajaran ini biasanya digunakan untuk penyelesaian masalah klasifikasi.
  • Jaringan basis radial. Algoritma pembelajaran ini sangat handal digunakan untuk penyelesaian masalah peramalan (forecasting).
  • Jaringan probabilistik. Algoritma pembelajaran ini digunakan untuk penyelesaian masalah klasifikasi.

Sedangkan algoritma pembelajaran yang termasuk unsupervised learning adalah self organizing map.

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s