60
vector.
Bobot-bobot
pada
jaringan
tersebut
dapat
ditentukan
menggunakan
hebb
rule atau delta rule.
Bidirectional Associative Memory (BAM)
BAM
adalah
model
jaringan
syaraf
yang
memiliki
2 lapisan
dan terhubung
penuh
dari
satu
lapisan
ke lapisan
lainnya.
Pada
jaringan
ini
memungkinkan
adanya
hubungan
timbal
balik
antara
lapisan
input
dan
lapisan
output.
Namun
demikian,
bobot
yang
menhubungkan
antara
satu
neuron
di satu
lapisan
dengan
neuron
di
lapisan
lainnya akan sama dengan
bobot
yang
menghubungkan
neuron
ke neuron.
Bisa dikatakan
bahwa,
matriks
bobot
yang
menghubungkan
neuron-neuron
pada
lapisan output ke
lapisan input sama dengan transpose matriks bobot neuron-
neuron yang menghubungkan
lapisan input ke lapisan output.
Learning Vector Quantization (LVQ)
LVQ adalah
suatu
metode
untuk
melakukan
pembelajaran
pada lapisan
kompetitif
yang
terawasi.
Suatu
lapisan
kompetitif
akan
secara otomatis
belajar
untuk
mengklasifikasikan
vector-vektor
input. Kelas-kelas
yang
didapatkan
sebagai
hasil
dari
lapisan
kompetitif
ini hanya tergantung
pada
jarak antara
vektor-vektor
input.
Jika
2
vektor
input
mendekati
sama,
maka
lapisan
kompetitif
akan
meletakkan
kedua vektor input tersebut ke dalam kelas yang sama.
 |