Salam;
Bikin program buat melatih dan menguji Neural Network (NN) kalo pake' NNTools-nya Matlab gak sulit kok, cukup simple. Beberapa tipe algoritma NN yg cukup familiar udah ada di Matlab, mulai Hebb, Adaline, Perceptron, sampe Probabilistic NN juga ada. Di bawah ini ada langkah yang mungkin bisa dicoba buat yang lagi belajar coding NN, especially Backpropagation Neural Network (BPNN) pake' Matlab by .m file editor, lets try;
Buat nginputkan data, kita bisa pake matrix yang berisi data input dan target NN kita nanti, kita bisa pake' 1 matrix yang dibagi2, ato masing2 1 matrix buat input n data. Tlg diingat, matrix input n target harus di-transpose, biar sesuai buat format itungan fungsi NN ntar. Misalnya kita punya matrix "Data" yang berisi data input n target buat NN kita, kita bisa membagi matrix itu utk variabel input dan target kita, just like these;%%%%% Data Input %%%%%Input = Data(1:m,1:n)';Target = Data(1:m,n+1:o)';
Sebelum data yg kita punya diproses, kita perlu melakukan proses normalisasi dan preprocessing dulu, biar nilai masing2 data bisa diitung dengan nilai yg lbih kcil tanpa khilangan karakteristiknya sendiri, just like these;%%%%% Preprocessing / Normalisasi %%%%%
[Inputn,meanIn,stdIn,Targetn,meanT,stdT] = prestd(Input,Target);
those variables means :
Inputn = normalisasi InputmeanIn = mean InputstdIn = standar deviasi Input
Targetn = normalisasi TargetmeanT = mean TargetstdT = standar deviasi Target
Bikin program buat melatih dan menguji Neural Network (NN) kalo pake' NNTools-nya Matlab gak sulit kok, cukup simple. Beberapa tipe algoritma NN yg cukup familiar udah ada di Matlab, mulai Hebb, Adaline, Perceptron, sampe Probabilistic NN juga ada. Di bawah ini ada langkah yang mungkin bisa dicoba buat yang lagi belajar coding NN, especially Backpropagation Neural Network (BPNN) pake' Matlab by .m file editor, lets try;
Buat nginputkan data, kita bisa pake matrix yang berisi data input dan target NN kita nanti, kita bisa pake' 1 matrix yang dibagi2, ato masing2 1 matrix buat input n data. Tlg diingat, matrix input n target harus di-transpose, biar sesuai buat format itungan fungsi NN ntar. Misalnya kita punya matrix "Data" yang berisi data input n target buat NN kita, kita bisa membagi matrix itu utk variabel input dan target kita, just like these;%%%%% Data Input %%%%%Input = Data(1:m,1:n)';Target = Data(1:m,n+1:o)';
Sebelum data yg kita punya diproses, kita perlu melakukan proses normalisasi dan preprocessing dulu, biar nilai masing2 data bisa diitung dengan nilai yg lbih kcil tanpa khilangan karakteristiknya sendiri, just like these;%%%%% Preprocessing / Normalisasi %%%%%
[Inputn,meanIn,stdIn,Targetn,meanT,stdT] = prestd(Input,Target);
those variables means :
Inputn = normalisasi InputmeanIn = mean InputstdIn = standar deviasi Input
Targetn = normalisasi TargetmeanT = mean TargetstdT = standar deviasi Target