selanjutnya diharapkan akan
lebih
mendekati
harga
yang
besar.
BP
juga
berkemampuan
untuk
memperbaiki penimbang pada lapisan tersembunyi (hidden layer).
Secara
garis
besar,
mengapa algoritma
ini
disebut
sebagai
propagasi
balik,
dapat
dideskripsikan sebagai
berikut.
Ketika
jaringan
diberikan
pola
masukan
sebagai
pola
pelatihan
maka
pola
tersebut
menuju ke
unit-unit pada
lapisan tersembunyi untuk diteruskan ke
unit-unit
lapisan
keluaran.
Kemudian
unit-unit
lapisan
keluaran
memberikan tanggapan
yang
disebut
sebagai
keluaran jaringan. Saat
keluaran jaringan
tidak
sama
dengan
keluaran yang
diharapkan
maka keluaran akan
menyebar
mundur
(backward)
pada
lapisan
tersembunyi diteruskan ke
unit
pada
lapisan
masukan.
Oleh
karena
itu
maka
mekanisme pelatihan
tersebut
dinamakan
backpropagation / propagasi balik.
Tahap pelatihan ini
merupakan
langkah bagaimana suatu jaringan
saraf
itu berlatih,
yaitu
dengan
cara
melakukan perubahan
penimbang
(weight).
Sedangkan pemecahan masalah
baru
akan
dilakukan jika
proses
pelatihan
tersebut
selesai,
fase
tersebut
adalah
fase
mapping
atau
proses pengujian/testing.
2.4.6
Arsitektur Backpropagation
Backpropagation
memiliki beberapa unit
yang
ada
dalam
satu
atau
lebih
layar
tersembunyi. Gambar
berikut
adalah
arsitektur
backpropagation
dengan
X
buah
masukan
(ditambah
sebuah
bias),
sebuah
layar
tersembunyi
yang
terdiri
dari
Y
unit
(ditambah
sebuah
bias), serta Z buah unit keluaran.
 |