2
tidak akan mempengaruhi layer yang sama. Ada dua jenis jaringan
dalam FFNN yang dijelaskan disini, yaitu:
a.
Single Layer Perceptrons (SLP)
SLP merupakan jaringan berbasis feed-forward
neural
network paling sederhana yang dapat dilatih dari sebuah
jaringan saraf. SLP terdiri dari beberapa unit neuron terhubung
yang didalamnya mempunyai beberapa input
dan output. SLP
menghitung jumlah
nilai dari perkalian penimbang dan input
dari parameter yang kemudian akan dibandingkan dengan nilai
batas. Bila nilai output
lebih besar dari nilai batas
maka
outputnya adalah satu, sebaliknya adalah nol. Secara matematis
dapat dituliskan sebagai berikut:
I= Wji* Xi
I
: Hasil Single Layer Perceptrons.
Wj,i
: Nilai penimbang dari unit j ke unit i.
Xi
: Input ke unit i.
Output = 1
if Output > Nilai Batas / Threshold.
Output = 0
if Output < Nilai Batas / Threshold.
Pelatihan pada perceptron dilakukan dengan mengubah
nilai penimbang hingga sesuai dengan kebutuhan yang
dilakukan dengan membandingkan output dari jaringan dengan
target (Tj) dan proses tersebut dituliskan sebagai berikut ini :
Wbaru ji = Wlama ji + a ( T j –Output j) Xi
a: Learning Rate (0,1 - 0,9)
 |