31
Supervised learning biasanya
digunakan
untuk
pengelompokan
pola
(pattern
classification). Sebuah jaringan neural network yang di-training untuk menghubungkan
satu set vektor input dengan
satu
set
vektor
output
yang
sesuai
disebut associative
memory. Jika vektor output yang diinginkan
sama
dengan vektor input, jaringan itu
disebut auto-associative memory. Jika vektor target output berbeda dengan vektor input,
jaringan
itu
disebut
hetero-associative
memory.
Setelah training, sebuah
associative
memory dapat
memanggil
kembali
(recall) pola yang telah disimpan ketika diberikan
vektor
input
yang serupa atau
hampir sama dengan
vektor
yang
telah dipelajari. Metode
pembelajaran ini salah satunya digunakan pada Back Propagation.
2.2.5.2 Unsupervised Learning
Supervised
learning
dalam konsep
human-brain
dianggap
tidak
tepat.
Pada
paradigma
unsupervised
learning (learning
without
a teacher),
sebagaimana
namanya,
tidak ada
guru
yang mengawasi
proses
pembelajaran.
Dengan
kata
lain,
target
output
tidak
diberikan.
Training
set
hanya
terdiri
dari vektor-vektor
input, tanpa pasangan
output. Sejauh ini, paradigma ini dianggap sebagai model dalam konsep sistem biologis.
Pada
unsupervised learning
atau
self-organized learning, proses pembelajaran
dilakukan tanpa adanya external supervisor atau external teacher yang mengawasi
proses pembelajaran atau dengan kata lain tidak adanya target output untuk
dibandingkan
dengan
vector
output
sebagai
hasil
komputasi
dari
vector
input
seperti
pada
supervised
learning.
Secara
garis
besar, unsupervised
learning mencoba
untuk
mengambil
fitur-fitur
yang
umum
atau
paling
mewakili
dari
suatu
input
data.
Jaringan
 |