130 likes | 700 Views
ALGORITMA PEMBELAJARAN DENGAN SUPERVISI. HEBB RULE Model neuron McCulloch-Pitts akan mengalami kesulitan bila berhadapan dengan fungsi-fungsi yg kompleks . Hal ini terjadi karena dalam menentukan bobot w dan nilai ambang θ harus dilakukan secara analitik atau menggunakan cara coba-coba .
E N D
ALGORITMA PEMBELAJARAN DENGAN SUPERVISI • HEBB RULE Model neuron McCulloch-Pitts akanmengalamikesulitanbilaberhadapandenganfungsi-fungsiygkompleks. Hal initerjadikarenadalammenentukanbobot w dannilaiambangθharusdilakukansecaraanalitikataumenggunakancaracoba-coba. Pada 1949, D.O.Hebbmemperkenalkancaramenghitungbobot w dan bias secaraiteratifdenganmemanfaatkan model pembelajarandgnsupervisishgbobot w dan bias dptdihitungscrotomatistanpa hrs melakukancaracoba-coba.
X1 W1 X2 W2 Net = Σxw+b f(net) y W3 X3 b 1
ALGORITMA PELATIHAN HEBB • Inisialisasibobotdan bias: wi = 0; b = 0 dengani = 1,2,…,n • Untuksetiappasangan input-target (s-t), lakukan: (a) Set aktivasi unit input : xi = si; (i = 1,2,…,n) (b) Set aktivasi unit output : yj = tj; (j=1,2,…,m) • Perbaikibobotmenurutpersamaanberikut: wi(baru) = wi(lama) + xi*yj; (i=1,2,…,n; dan j=1,2,…,m) • Perbaiki bias menurutpersamaanberikut: b(baru) = b(lama) + y
SoalLatihan • BuatlahjaringanHebbuntukmengenalipolafungsilogika “AND” jikarepresentasimasukandankeluaranadalahsbb: (a) masukanbiner, keluaranbiner (b) masukanbiner, keluaran bipolar (c) masukan bipolar, keluaran bipolar • BuatlahjaringanHebbuntukmengenalipolafungsilogika “OR” jikarepresentasimasukandankeluaranadalahsbb: (a) masukanbiner, keluaranbiner (b) masukanbiner, keluaran bipolar (c) masukan bipolar, keluaran bipolar
SoalLatihan • Diketahuiduabuahpolasepertihuruf “T” dan “U” sepertipadagbrdibawah. GunakanjaringanHebbuntukmengenalipolatsb. * * * * ⁰ * ⁰ * ⁰ * ⁰ * ⁰ * ⁰ * * * (target pola “T” = 1 dan pola “U” = -1)
Gunakan bobot yang diperoleh pada soal no.3 untuk mengenali pola berikut: * * ⁰ ⁰ * ⁰ * * ⁰