Pages

Minggu, 20 Januari 2013

Fungsi Aktivasi


Fungsi Aktivasi (μ) mendefinisikan nilai output dari sebuah neuron pada level aktivasi tertentu berdasarkan nilai output dari pengombinasi linier. Fungsi ini dipakai untuk menentukan keluaran suatu neuron. Ada beberapa jenis fungsi aktivasi yang sering dipakai, yaitu :

A. Hard Limit (Tangga Biner)
Fungsi ini sering dipakai oleh jaringan dengan lapisan tunggal (single neural network) untuk penyelesaian masalah yang bersifat linier. Output dari fungsi ini adalah pengkonversian input yang bernilai continue menjadi bilangan biner (0 atau 1).

B. Symetric Hard Limit (Bipolar)
Fungsi ini adalah pengembangan dari fungsi Hard Limit, hanya saja fungsi ini mempunyai output antara 1, 0 atau 1.

C. Threshold
Fungsi ini adalah fungsi hasil modifikasi dari fungsi Hard Limit dengan menambahkan nilai threshold ( Ѳ ).

D. Bipolar Threshold
Fungsi hasil pengembangan dari fungsi threshold, dimana fungsi ini memiliki 3 nilai keluaran, yaitu 1, 0 atau 1.

E. Linear (Identity)
Fungsi ini mempunyai nilai keluaran yang sama dengan nalai masukannya (y = x).

F. Sigmoid Biner
Fungsi ini sering digunakan dalam jaringan Backpropagation. Fungsi ini memiliki sifat nonlinear sehingga sangat baik untuk diterapkan dalam penyelesaian masalah yang kompleks. Output dari fungsi Sigmoid Biner berupa bilangan biner (0 atau 1) atau output berupa nilai-nilai yang berada pada interval 0 sampai 1.

G. Sigmoid Bipolar (Symetric Sigmoid)
Fungsi ini fungsi sigmoid yang mempunyai interval nilai antara 1 sampai 1.

Tidak ada komentar:

Poskan Komentar