Simulasi Jaringan Saraf Tiruan dengan Neural Network Fitting Tool (NFTool)

Abstract

Jaringan Saraf Tiruan (JST) merupakan model komputasi dengan mengadopsi jaringan sistem saraf manusia, jaringan ini tersusun dari neuron yang saling terhubung melalui sinapsis. JST digunakan untuk memecahkan berbagai masalah, seperti klasifikasi, regresi, dan pengenalan pola. Neural Network Fitting Tool (nftool) adalah alat yang disediakan oleh Matlab untuk membuat dan mengevaluasi JST dengan mudah. Nftool memungkinkan pengguna untuk mengatur topologi JST, memilih fungsi aktivasi dan pelatihan, serta mengevaluasi performa JST. Dalam penggunaannya, pengguna perlu memasukkan data pelatihan dan data validasi, dan menentukan jumlah lapisan dan jumlah neuron dalam setiap lapisan. Nftool juga dapat membantu pengguna dalam memilih parameter pelatihan, seperti kecepatan belajar dan momentum. Implementasinya, nftool bisa digunakan untuk memecahkan masalah regresi dan klasifikasi, namun pengguna perlu memahami konsep dasar JST dan memilih parameter yang sesuai untuk mendapatkan hasil yang akurat.

Keywords

• Neural Network Fitting Tool
• Jaringan Saraf Tiruan
• Learning rate neuron