Neural Network

Neural Network (NN) atau yang kita sering dengan Jaringan Saraf Tiruan (JST) adalah sistem pemroses informasi yang memiliki karakteristik mirip dengan jaringan syaraf pada makhluk hidup yang juga merupakan model sederhana dari suatu syaraf nyata dalam otak manusia seperti suatu unit threshold yang biner. Tidak ada dua otak manusia yang sama, setiap otak selalu berbeda. Beda dalam ketajaman, ukuran dan pengorganisasiannya. Salah satu cara untuk memahami bagaimana otak bekerja adalah dengan mengumpulkan informasi dari sebanyak mungkin scan otak manusia dan memetakannya. Hal tersebut merupakan upaya untuk menemukan cara kerja rata-rata otak manusia itu. Peta otak manusia diharapkan dapat menjelaskan misteri mengenai bagaimana otak mengendalikan setiap tindak tanduk manusia, mulai dari penggunaan bahasa hingga gerakan.

Fungsi dari Neural Network diantaranya adalah:

• pengklasifikasian pola
• Memetakan pola yang didapat dari input ke dalam pola baru pada output 
• Penyimpan pola yang akan dipanggil kembali
• memetakan pola-pola sejenis
• pengoptimasian permaslahan
• prediksi

Neural network merupakan sebuah mesin pembelajaran yang dibangun dari sejumlah elemen pemrosesan sederhana yang disebut neuron atau node. Setiap neuron dihubungkan dengan neuron yang lain dengan hubungan komunikasi langsung melalui pola hubungan yang disebut arsitektur jaringan. Bobot-bobot pada koneksi mewakili besarnya informasi yang digunakan jaringan. Metode yang digunakan untuk menentukan bobot koneksi tersebut dinamakan dengan algoritma pembelajaran. Setiap neuron mempunyai tingkat aktivasi yang merupakan fungsi dari input yang masuk padanya. Aktivasi yang dikirim suatu neuron ke neuron lain berupa sinyal dan hanya dapat mengirim sekali dalam satu waktu, meskipun sinyal tersebut disebarkan pada beberapa neuron yang lain.

Misalkan input Z1,t, Z2,t, …, Zm,t yang bersesuaian dengan sinyal dan masuk ke dalam saluran penghubung. Setiap sinyal yang masuk dikalikan dengan bobot koneksinya yaitu w1, w2, …, wm sebelum masuk ke blok penjumlahan yang berlabel ∑. Kemudian blok penjumlahan akan menjumlahkan semua input terbobot dan menghasilkan sebuah nilai yaitu Zt_in.

referensi

https://statistikawanku.wordpress.com/2013/03/29/pengertian-jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/

https://id.wikipedia.org/wiki/Jaringan_saraf_tiruan

http://socs.binus.ac.id/2012/07/26/konsep-neural-network/