Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Hopfield

Transkripsi

1 2.6. Jaringan Saraf Tiruan Hofield Jaringan syaraf Tiruan Hofield termasuk iterative autoassociative network yang dikembangkan oleh Hofield ada tahun 1982, Dalam aringan Hofield, semua neuron saling terhubung secara total (fully connected). Neuron yang satu mengeluarkan outut dan kemudian menadi inut bagi semua neuron yang lain. Dalam model diskritnya, bobot sinatik aringan Hofield menggunakan vektor biner dimensi n atau a{0,1}n. Model semacam ini berisi n neuron dan aringannya terdiri dari n(n-1) interkoneksi 2 alur. Secara matematis konse diatas daat disaikan dalam matriks simetris n x n dengan diagonal utamanya bernilai 0. Dalam aringan Hofield, vektor inut biner yang dikenakan akan mengubah kondisi setia neuron menadi 0 atau 1 sesuai dengan ketentuan yang dibuat. Proses engiriman dan enerimaan sinyal anatara neuron ini secara feedback (uman balik) tertutu terus menerus samai dicaai kondisi stabil. Dari gambar diatas, daat dielaskan bahwa outut setia simul diuman balikkan keada inut dari simul-simul lainnya melalui bobot koneksi Wi yang teta. Nilai Wi mula-mula diinisialisasi menggunakan algoritma Hofield untuk sebuah ola yang masuk. Pola yang tidak dikenal dimasukkan ke dalam aringan sekali saa ada waktu kondisi nol. Kemudian aringan akan beriterasi samai outut yang dihasilkan bersifat konvergen. Konvergen adalah ola outut yang tidak berubah samai iterasi selesai. Pola yang dinyatakan oleh simul-simul outut setelah aringan konvergen adalah outut aringan syaraf tiruan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Hofield Ada beberaa versi dari algoritma aringan Hofield. Untuk deskrisi dan algoritma hofield (1982) menggunakan inut vektor yang berua angkatan biner. Untuk menyiman sekumulan ola biner digunakan notasi s(), =1,..,P, dimana: s() = (s1(),...,si (),...,sn ()) Sedangkan untuk menyiman bobot matriks W={Wi}, dengan notasi: Sedangkan versi dari deskrisi algoritma Hofield lainnya (1984)

2 menggunakan inut vektor yang berua angka biolar. Untuk menyiman sekumulan ola biolar digunakan notasi s(), =1 dimana: s() = (s1(),...,si (),...,sn ()) Sedangkan untuk menyiman bobot matriks W={Wi}, dengan notasi: Adaun algoritma Hofield dari kedua enelasan diatas dan aabila diterakan ada ola angka yang berumlah 10 buah yang berua angka 0 samai dengan 9 adalah sebagai berikut: 1.Mencitakan vektor ola ke-, yang meruakan himunan n simul [ s ( ) s i ( )] untuk i dan 0 (2.5) untuk ola yang ke-. s() = (s1(), s2(),...,si (),...,sn ()) Dengan adalah umlah ola. Misalkan ada ola sebanyak 10 buah yaitu dari angka 0 samai dengan 9. (2.6) 2.Mencitakan matriks koneksi sebagai temat ola contoh yaitu angak 0 samai ola angka 9 yang disiman dalam suatu konstanta. Siakan S() untuk = Inisialisasi matriks W (orde n n) untuk menyiman ola 10 s ( )*s ( )

3 =1 1 0 i= i (2.7) Dengan: = umlah ola bobot koneksi dari simul ke i simul c() = elemen in dari ola s yang hanya memiliki nilai +1 atau -1 s () = elemen in dari ola s yang hanya memiliki nilai +1 atau Mengerakan langkah-langkah ini selama ola belum konvergen. Langkah a untuk tia vektor x (x1,x2,x3,...,xn) Langkah b inisialisasi ola inut yang tidak diketahui Yi = Xi (i=1..n) (2.8) [2 s ( ) 1][2 s ( ) 1] i untuk i dan 0

4 (2.3)

5 2.3 Algoritma Neural Network Hofield Algoritma Neural Network Hofield ertama kali dikenalkan oleh John Hofield dari California Institute of Technology ada tahun John Hofield merancang sebauh aringan syaraf tiruan yang kemudian dikenal dengan nama aringan Hofield. Dalam aringan Hofield semua neuron berhubungan enuh. Neuron yang satu mengeluarkan outut dan kemudian menadi inut untuk semua neuron yang lain. Proses enerimaan sinyal antara neuron ini secara feedback tertutu terus menerus samai dicaai kondisi stabil. Dalam menggunakan vektor biner berdimensi n atau a{0,1}n. Model semacam ini berisi n neuron dan aringannya terdiri dari n(n-1) interkoneksi dua alur. Secara matematis konse di atas daat disaikan dalam matriks simetris n n dengan diagonal utamanya bernilai 0. Dengan kata lain, setia neuron tidak memberi inut keada dirinya sendiri. Kemamuan aringan syaraf tiruan untuk mengenali ola ditentukan dengan rumus 0,15 n. n adalah banyaknya dimensi yang digunakan. Misalkan dimensi yang digunakan adalah 100 maka ola yang akan dikenali sebanyak 15 buah. Dimensi adalah suatu vektor yang mewakili banyaknya baris dan kolom yang digunakan. Dari contoh di atas berarti baris yang digunakan berumlah 100 dan kolom yang digunakan berumlah 100 uga. Jaringan syaraf tiruan digunakan untuk mengenali berbagai inut atau masukan yang diberikan keadanya. Misalnya, aringan tersebut dilatih untuk mengenali berbagai versi angka 2. Setelah mengalami cuku latihan, maka aringan itu daat menghasilkan angka 2 secara semurna dari masukan angka 2 yang rusak atau kena distorsi. model diskritnya, aringan Hofield bobot sinatiknya