Lompat ke konten
Home » Teknik Elektro » Jaringan Neural Biologis

Jaringan Neural Biologis

  • oleh

Neuron biologis mempunyai tiga jenis komponen yang dapat digunakan untuk memahami neuron artifisial yaitu dendrit, soma, dan akson.

Dendrit menerima sinyal dan neuron lain. Sinyal adalah impuls elektris yang ditransmisikan lewat celah synaptic dengan proses kimiawi. Aksi transmitter kimiawi mengubah sinyal yang datang (secara tipikal penyekalaan frekuensi dan sinyal yang diterima) yang serupa dengan aksi pembobotan dalam jaringan neural artifisial.

Soma (badan sel) menjumlahkan sinyal yang datang. Bila diterima masukan yang cukup besar, maka sel tersulut dengan mentransmisikan sinyal lewat akson ke sel lain. Sering diasumsikan bahwa suatu Sel dapat tersulut atau tidak pada setiap saat, sehingga sinyal yang ditransmisikan dapat dianggap biner. Namun frekuensi penyulutan bervariasi dan dapat dipandang sebagai sinya dengan magnitude yang lebih besar atau lebih kecil.

Karakteristik penting lain bahwa jaringan neural artifisial mirip dengan sistem neural biologis adalah tolerans terhadap kesalahan. Sistem neural biologis adalah tolerans  terhadap kesalahan dalam dua hal :

Tolerans terhadap kesalahan masukan

Manusia dapat mengenal banyak sinyal masukan yang berbeda dengan setiap sinyal yang telah dilihat sebelumnya.. Sebagai contoh adalah kemampuan kita mengenal gambar seseorang meskipun kita belum melihatnya langsung., atau mengingat seseorang meskipun sudah lama tidak bertemu

Tolerans terhadap kerusakan sistem.

Manusia dapat tolerans terhadap kerusakan pada sistem neuron itu sendiri. Manusia dilahirkan dengan neuron sebanyak 100 bilyun. Sebagian besar berada di otak dan tidak diganti bila neuron tersebut mati. Walaupun kita kehilangan neuron terus menerus, kita masih dapat belajar. Bahkan dalam kasus kehilangan neuron traumatik, neuron yang lain masih dapat dilatih untuk mengganti fungsi sel yang rusak. Dengan cara yang sama jaringan neural artifisial dapat dirancang untuk tidak peka terhadap kerusakan kecil jaringan, dan jaringan dapat dilatih lagi dalam kasus kerusakan yang besar ( misalny kehilangan data dan putusnya hubungan).

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan.