Lompat ke konten

Kuantisasi Vektor Pelatihan

  • oleh

Kuantisasi vektor pelatihan (Learning Vector Quantization, LVQ) adalah metode kiasifikasi pola yang mana setiap unit keluaran menyatakan suatu kelas atau kategori. Vektor bobot untuk unit keluaran sering disebut vector referensi (buku kode) untuk kelas yang dinyatakan oleh unit tersebut. Selama pelatihan unit keluaran dicari posisinya dengan mengatur bobotnya lewat pelatihan terbimbing.

Selengkapnya »Kuantisasi Vektor Pelatihan

Pemetaan Swa Organisai Kohonen

  • oleh

Pemetaan Swa Organisasi Kohonen (Kohonen Self Organizing Maps, SOM) juga disebut pemetaan yang mempertahankan topologi, dengan mengasumsikan struktur topologi di antara unit gugus (cluster). Sifat mi nampak pada otak. Di sini terdapat m unit gugus yang tersusun dalam lank satu atau dua dimensi. Sinyal masukannya merupakan n tupel.

Selengkapnya »Pemetaan Swa Organisai Kohonen

Jaringan Hamming

  • oleh

Jaringan Hamming adalah pengklasifikasi kemungkinan maksimum yang dapat digunakan untuk menentukan vector eksemplar yang paling serupa dengan vector masukan. (n tupel). Vektor eksemplar menentukan bobot jaeingan.

Selengkapnya »Jaringan Hamming

Mexican Hat

  • oleh

Jaringan ini merupakan subnet peningkat kontras (Kohonen 1989) yang Iebih umum dan pada Maxnet. Setiap neuron dihubungkan ke sejumlah tetangga kooperatifnya yang berdekatan dengan link eksitator yang berbobot positif. Setiap neuron juga dihubungkan ke sejumlah tetangga kompetitif yang berdekatan dengan jalinan (link) inhibitori, yang merupakan neuron-neuron yang lebih jauh.

Selengkapnya »Mexican Hat

Jaringan Maxnet

  • oleh

Jaringan ini dapat digunakan sebagai subnet untuk menetukan node yang masukannya terbesar. Ke m node dalam subnet ini terhubung penuh dengan bobot simetris. Karena bobotnya tetap, maka tidak ada algoritma pelatihan.

Selengkapnya »Jaringan Maxnet

JARINGAN ADAPTIVE RESONANS THEORY

  • oleh

Jaringan Adaptive Resonans Theory (ART) menggunakan aturan pelatihan tak terbimbing (unsupervised). Motivasi jaringan ART adalah dapat mengendalikan derajat kemiripan pola yang berada pada gugus yang sama. Dearajat kemiripan dikendalikan oleh parameter kewaspadaan. (vigilance). Jaringan ART dikategorikan menjadi dua, yaltu ARTI untuk penggugusan vector biner dan ART2 untuk vector bernilai kontinyu.

Selengkapnya »JARINGAN ADAPTIVE RESONANS THEORY