27
d. Fungsi Sigmoid Biner
Fungsi
ini
mencakup fungsi-fungsi
kurva
S,
yang
mana
fungsi
ini
juga
menyerupai sifat-sifat sinyal pada human brain.
Contoh-contoh yang
sering
digunakan
adalah
fungsi
logistik,
dimana
fungsi
ini
memiliki
kelebihan dalam
melatih
Neural
Network
dengan
model
Back
Propagation,
karena
memiliki
hubungan
sederhana
antara
nilai
fungsi
pada
suatu
titik
dengan
nilai
turunannya, sehingga meminimumkan
biaya komputasi selama pembelajaran.
Yang
dimaksud biaya komputasi dalam hal ini adalah waktu (time).
f
(
x) =
1
1
-
e
-sx
dimana s
merupakan
parameter
kecuraman
yang
diberikan,
dan
umumnya
nilai
ini
dipilih s
=
1. Fungsi ini memiliki turunan pertama:
f
'
(
x) = s · f ( x)
[1 - f ( x)]
dimana daerah hasilnya berada pada interval 0 sampai dengan 1.
Gambar 2.9 Kurva Fungsi Sigmoid Biner
 |