Langkah 8 : Hitung semua perubahan bobot
Perubahan bobot garis yang menuju ke unit keluaran ;
W
kj
(baru) = W
kj
(lama) +
?
W
kj
(k = 1, 2, .. , m ; j = 0, 1, .. , p)
Perubahan bobot garis yang menuju ke unit tersembunyi :
V
ji
(baru) = V
ji
(lama) + ? V
ji
(j = 1, 2, .. , p ; i = 0, 1, .. , n)
Setelah pelatihan selesai dilakukan, jaringan dapat dipakai
untuk pengenalan pola. Dalam
hal
ini,
hanya propogasi
maju
(langkah 4 dan
5) saja
yang
dipakai
untuk
menentukan keluaran
jaringan.
Apabila fungsi
aktivasi yang
dipakai
bukan
sigmoid biner,
maka
langkah 4
dan
5
harus
disesuaikan. Demikian juga turunannya pada langkah 6 dan 7.
2.4.8 Fungsi Aktivasi
[11]
Dalam
jaringan
syaraf
tiruan,
fungsi
aktivasi
dipakai
untuk
menentukan
keluaran
suatu
neuron.
Argumen
fungsi
aktivasi adalah net
masukan
(kombinasi linier
masukan
dan bobotnya).
Jika net = ? x
i
w
i
,
maka fungsi aktivasinya adalah f (net) = f ( ? x
i
w
i
).
Beberapa fungsi aktivasi yang sering dipakai adalah sebagai berikut :
a. Fungsi Sigmoid
f (x) =
?
?
?
?
dengan turunan
f ’ (x) = f (x) ( 1 – f (x))
Fungsi sigmoid sering dipakai karena nilai
fungsinya
yang terletak antara 0 dan 1 dan dapat
diturunkan dengan mudah.
b. Fungsi Identitas
Fungsi
identitas
sering
dipakai
apabila
kita
menginginkan
keluaran
jaringan
berupa
sembarang bilangin riil (bukan hanya pada range [0, 1] atau [-1, 1]).
 |