13
2.2.1. Konsep Dasar Neural Network
Menurut
Fausett(1994, p3),
pemrosesan informasi
pada
Neural
Network
mengambil analogi seperti halnya pada
neuron biologis. Setiap neuron
menerima sinyal-
sinyal dari
neuron
lain
melalui
sambungan yang disebut synapsis.
Sebagian
sinyal
input
cendrung menyebabkan neuron terhambat atau terlemahkan (inhibited).
Ketika efek kumulatif dari sinyal tersebut
melebihi suatu batas threshold,
neuron
yang bersangkutan akan
menembakkan sinyal ke
neuron
lainnya. Sebuah
neuron tunggal
atau
konsep
Neural
Network,
digambarkan dalam
bentuk
node
yang
menerima
sinyal-
sinyal
input
dan
menghasilkan output
dengan
proses
tersebut
di
atas,
dan
karenanya
sering pula disebut sebagai summing device.
Sinyal neuron yang dimaksud digambarkan pada Gambar 2.2 berikut:
X1
W1
X2
W2
Y
f
Net
Output
X3
Input
W3
summing
device
threshold
(Sumber:
Fausett, 1994 p.4)
Gambar 2.2 Sinyal pada Neuron
Model komputasinya dapat dituliskan sebagai berikut:
Y = X1W1 + X2W2 + X3W3 + … + X
n
W
n
n
Y = S X
i
W
i
i = 1
Net Ouput = f(Y)
 |