INTRODUCTION AND ROLE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS


Jaringan Syaraf Tiruan dibuat pertama kali pada tahun 1943 oleh neurophysiologist Waren McCulloch dan logician Walter Pits, namun teknologi yang tersedia pada saat itu belum memungkinkan mereka berbuat lebih jauh.
Jaringan Syaraf Tiruan adalah paradigma pemrosesan suatu informasi yang terinspirasi oleh sistim sel syaraf biologi, sama seperti otak yang memproses suatu informasi. Elemen mendasar dari paradigma tersebut adalah struktur yang baru dari sistim pemrosesan informasi. Jaringan Syaraf Tiruan, seperti manusia, belajar dari suatu contoh. Jaringan Syaraf Tiruan dibentuk untuk memecahkan suatu masalah tertentu seperti pengenalan pola atau klasifikasi karena proses pembelajaran. Jaringan Syaraf Tiruan berkembang secara pesat pada beberapa tahun terakhir. Jaringan Syaraf Tiruan telah dikembangkan sebelum adanya suatu komputer konvensional yang canggih dan terus berkembang walaupun pernah mengalami masa vakum selama beberapa tahun.
Jaringan Syaraf Tiruan memiliki pendekatan yang berbeda untuk memecahkan masalah bila dibandingkan dengan sebuah komputer konvensional. Umumnya komputer konvensional menggunakan pendekatan algoritma (komputer konvensional menjalankan sekumpulan perintah untuk memecahkan masalah). Jika suatu perintah tidak diketahui oleh komputer konvensional maka komputer konvensional tidak dapat memecahkan masalah yang ada. Sangat penting mengetahui bagaimana memecahkan suatu masalah pada komputer konvensional dimana komputer konvensional akan sangat bermanfaat jika dapat melakukan sesuatu dimana pengguna belum mengatahui bagaimana melakukannya. Jaringan Syaraf Tiruan dan suatu algoritma komputer konvensional tidak saling bersaing namun saling melengkapi satu sama lain. Pada suatu kegiatan yang besar, sistim yang diperlukan biasanya menggunakan kombinasi antara keduanya (biasanya sebuah komputer konvensional digunakan untuk mengontrol Jaringan Syaraf Tiruan untuk menghasilkan efisiensi yang maksimal. Jaringan Syaraf Tiruan tidak memberikan suatu keajiban tetapi jika digunakan secara tepat akan menghasilkan sasuatu hasil yang luar biasa.
Bidang-bidang penelitian yang memanfaatkan jaringan saraf tiruan di antaranya:
1.        Aerospace. Autopilot pesawat terbang, simulasi jalur penerbangan,, sistem kendali pesawat, perbaikan autopilot dan simulasi komponen pesawat.
2.        Otomotif. Sistem kendali otomatis mobil.
3.        Keuangan dan Perbankan. Pendeteksian uang palsu, avaluator aplikasi kredit, pengidentifikasian pola-pola data pasar saham.
4.        Pertahanan (Militer). Pengendali senjata, pendeteksi bom, penelusuran target, pembedaan objek, pengendali sensor, sonar, radar, dan pengolahan sinyal citra yang meliputi kompresi data, ekstraksi bagian istimewa dan penghilangan derau, pengenalan sinyal atau citra.
5.        Elektronik. Pembuatan perangkat keras yang bisa mrngimplementasikan jaringan saraf tiruan secara efisien (pendesaian VLSI), machine vision, pengontrol gerakan dan penglihatan robot, sintesis suara.
6.        Broadcast. Pencarian klip berita melalui pengenalan wajah.
7.        Keamanan. Jaringan saraf tiruan digunakan untuk mengenali mobil dan mengenali wajah oknum.
8.        Medis. Analisis sel kanker payudara, pendeteksi kanker kulit.
9.        Pengenalan Suara. Pengenalan percakapan, aplikasi suara.
10.    Pengenalan Tulisan. Pengenalan tulisan tangan, penerjemahan tulisan ke dalam tulisan lain.
11.    Matematika. Alat pemodelan masalah dimana bentuk ekplisit dari hubungan antara variabel-variabel tertentu tidak diketahui.
12.    Pengenalan Benda Bergerak. Selain pola dari citra diam, jaringan saraf tiruan juga bisa digunakan untuk mendeteksi citra bergerak.

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

MUTS

Gambar
A. Latar Belakang Indonesia merupakan salah satu negara dengan keanekaragaman tanaman yang cukup tinggi. Keanekaragaman tanaman tersebut merupakan satu tantangan dalam melakukan identifikasi. Identifikasi tanaman dapat dilakukan berdasarkan buah, bunga, maupun daun. Identifikasi berdasarkan daun merupakan identifikasi yang lebih mudah dilakukan karena daun akan ada sepanjang masa, sedangkan buah dan bunga hanya ada pada waktu tertentu. B. Rumusan Masalah Permasalahan yang diangkat pada penelitian ini dititik beratkan pada pengklasifikasian daun menggunakan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan.   C. Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan klasifikasi citra daun menggunakan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan.   D. Tinjauan Pustaka A. Segmentasi Citra Dalam pengolahan citra, terkadang kita menginginkan pengolahan hanya pada obyek tertentu. Oleh sebab itu, perlu dilakukan proses segmentasi citra yang bertujuan untuk memisahkan antara...
Baca selengkapnya

5.1. Madaline Training

Gambar
Madaline (Many Adaline) adalah ekstensi multilayer dari single-neuron bipolar Adaline ke suatu jaringan. Struktur dasar dari Madaline ini dapat dilihat pada gambar 5.1, dan gambar 5.2 memperlihatkan Madaline yang terdiri dari dua layers Adaline, ditambah sebuah layers input yang hanya berfungsi sebagai distributor input jaringan. Gambar 5.1 A simple Madaline structure Gambar 5.2 The Madaline network of 2 layers 5.1       Madaline Training             Dalam Madaline terdapat sebuah layer tersembunyi. Gambar 5.3 menunjukkan arsitektur Madaline untuk 2 buah masukan x1 dan x2, sebuah layer tersembunyi yang terdiri dari 2 unit neuron tersembunyi z1 dan z2, dan sebuah keluaran Y. Gambar 5.3 Keluaran dari unit tersembunyi z1 dan z2 adalah nilai fungsi aktivasi yang diterima dari x1 dan x2. Demikian pula unit keluaran Y merupakan nilai fungsi aktivasi dari z1 dan z2. Meskipun keluara...
Baca selengkapnya

11.1. Fundamental Philosophy

Gambar
Ide dasar di balik pelatihan statistik (stochastic) dari jaringan saraf adalah: Perubahan bobot dan menjaga perubahan-perubahan yang meningkatkan kinerja. Kelemahan dari pendekatan ini adalahsangat lambat! Juga, itu bisa terjebak di minimum lokal jika perubahan acak kecil karena perubahan tidak mungkin memiliki daya yang cukup untuk mendaki "puncak" (lihat Gambar.)   untuk mencari nilai lain lembah. Untuk mengatasi terjebak dalam minimum lokal, perubahan berat badan yang besar dapat digunakan. Namun, kemudian jaringan dapat menjadi berosilasi dan kehilangan ketetapan minimal . Untuk menghindari ketidakstabilan ini mungkin, perubahan berat badan bisa turun secara bertahap dalam ukuran. Strategi ini menyerupai proses anil dalam metalurgi. Hal ini pada dasarnya berlaku untuk semua jaringan yang dijelaskan sebelumnya, tetapi khususnya hanya untuk propagasi dan dimodifikasi jaringan. [Kembali]
Baca selengkapnya