Page 25 - Learning Dosen
P. 25

Adapun algoritma pelatihan perceptron sebagai berikut:
                           •  Melakukan      inisialisasi   semua     bobot     dan     bias    (untuk

                             sederhananya  semua  bobot  dan  bobot  bias  diset  sama

                             dengan nol). Set learning rate:   = 1, (0 <   1)

                           •  Selama kondisi berhenti dan bernilai false, selanjutnya dilakukan
                             langkah-langkah sebagai berikut:

                             1. Pada setiap pasangan pembelajaran s – t, dilakukan:

                                a.  Set input dengan nilai sama dengan vektor input, yaitu xi

                                    = si

                                b.  Menghitung  respon  untuk  unit  output,  menggunakan
                                    persamaan:

                                                    y _in  = b +  x i w i
                                                                i

                                                         ,1     jika   y_in  
                                                        
                                                    y  = 0 ,   jika   -     y_in  
                                                        
                                                        
                                                           1
                                                         − ,    jika   y_in  
                                c.  Melakukan perbaikan bobot dan bias jika terjadi error:
                                    Jika y  t maka:

                                             wi(baru) = wi(lama) + *t*xi
                                             b(baru) = b(lama) + *t

                                    Jika tidak maka :

                                             wi(baru) = wi(lama)

                                             b(baru) = b(lama)

                             2. Tes  kondisi  berhenti:  apabila  tidak  terdapat  perubahan
                                bobot pada (i) maka kondisi berhenti TRUE, namun apabila

                                masih terdapat perubahan maka kondisi berhenti FALSE.

                             -     Algoritma Aplikasi/Pengujian

                                   Algoritma aplikasi/pengujian perceptron sebagai berikut:
                           1. Menerapkan algoritma pelatihan untuk mengeset bobot-bobot

                           2. Pada  setiap  vektor  input  x yang  ingin  diklasifikasikan,  lakukan

                             langkah 3







                                                               18
   20   21   22   23   24   25   26   27   28   29   30