Algoritma JST Backpropagation

Algoritma JST BackpropagationArsitektur JST BackpropagationContoh Arsitekstur JST Backpropagation dengan:n unit masukkanp unit layer tersembunyim unit masukkan

1Y1Y2YmZ1Z2Zp1X1X2XnV10V20Vp0V11Vp1V21V12Vm2V22V1nVpnV2mW10W20Wm0W11Wm1W21W12Wm2W22W1pWmpW2pLayer MasukkanLayer tersembunyiLayer KeluaranFungsi AktifasiFungsi aktifasi yang digunakan pada backpropagation yaitu sigmoid biner dan sigmoid bipolar

Fungsi Aktifasi

Algoritma Pelatihan BackpropagationAlgoritma Pelatihan Backpropagation dengan satu layer tersembunyi dan dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner

Langkah 0 : Inisialisasi semua bobot dengan bilangan acak kecil.Langkah 1 : Jika kondisi penghentian belum terpenuhi, lakukan langkah 2 sampai dengan 8.Langkah 2: Untuk setiap pasang data pelatihan, lakukan langkah 3 sampai dengan 81Y1Y2YmZ1Z2Zp1X1X2XnV10V20Vp0V11Vp1V21V12Vm2V22V1nVpnV2mW10W20Wm0W11Wm1W21W12Wm2W22W1pWmpW2pAlgoritma Pelatihan BackpropagationFase I: Propagasi MajuLangkah 3Tiap unit masukkan menerima sinyal dan meneruskan ke unit tersembunyiLangkah 4Hitung semua keluaran di unit tersembunyi (Zj):

1Y1Y2YmZ1Z2Zp1X1X2XnV10V20Vp0V11Vp1V21V12Vm2V22V1nVpnV2mW10W20Wm0W11Wm1W21W12Wm2W22W1pWmpW2p

Algoritma Pelatihan BackpropagationLangkah 5Hitung semua jaringan di unit keluaran (yk)

1Y1Y2YmZ1Z2Zp1X1X2XnV10V20Vp0V11Vp1V21V12Vm2V22V1nVpnV2mW10W20Wm0W11Wm1W21W12Wm2W22W1pWmpW2p

Algoritma Pelatihan BackpropagationFase II : Propagasi MajuLangkah 6Hitung factor unit keluaran berdasarkan kesalahan setiap unit keluaran yk (k=1,2,3.)

k=(tk-yk) f(y_netk)= (tk-yk) yk (1-yk)k meruapakan unit kesalahan yang akan dipakai dalam perubahan bobot layer dibawahnya (lankah 7)Hitung suku perubahan bobot Wkj dengan laju perubahan wkj= k zj ; k=1,2,3,,m ; j=0,1,2,,p1Y1Y2YmZ1Z2Zp1X1X2XnV10V20Vp0V11Vp1V21V12Vm2V22V1nVpnV2mW10W20Wm0W11Wm1W21W12Wm2W22W1pWmpW2pAlgoritma Pelatihan BackpropagationLangkah 7Hitung factor unit tersembunyi berdasarkan kesalahan di setiap unit tersembunyi zj (j=1,2,3,,p)

Faktor unit tersembunyij = _netj f(z_netj)= _netj zj (1-zz)Hitung suku perubahan bobot vjivji= jxi ; j=1,2,,p ; i=0,1,2,,n1Y1Y2YmZ1Z2Zp1X1X2XnV10V20Vp0V11Vp1V21V12Vm2V22V1nVpnV2mW10W20Wm0W11Wm1W21W12Wm2W22W1pWmpW2p

Algoritma Pelatihan BackpropagationFase III : Perubahan BobotLangkah 8Perubahan bobot garis yang menuju unit keluaranwkj (baru)= wkj (lama) + wkj Perubahan bobot garis yang menuju ke unit tersembunyiVji (baru)= vji (lama) + vji

1Y1Y2YmZ1Z2Zp1X1X2XnV10V20Vp0V11Vp1V21V12Vm2V22V1nVpnV2mW10W20Wm0W11Wm1W21W12Wm2W22W1pWmpW2pLaju PemahamanLaju pemahaman di simbolkan dengan Laju pemahaman menentukan lama iterasiNilai dari diantara 0 sd 1Semakin besar nilai semakin cepat lama iterasiAkan tetapi jika terlalu besar akan merusak pola, sehingga justru akan lebih lama iterasinya

EpochEpoch yaitu satu siklus pelatihan yang melibatkan semua polaMisal jika suatu arsitektur JST terdapat 4 pola masukkan dan 1 target, maka pelatihan 4 pola masukkan tersebut adalah 1 epoch