Training Feedforward dan Cascade-forward Backpropagation

Akhirnya sampai juga tahap testing sistem pengenalan tanda tangan baik dengan feedforward, cascade-forward maupun normal euclidean. Sampel tanda tangan yang dikumpulkan adalah 30 orang (mengikuti kaidah normal pada statistik). Tiap orang menandatangani sebanyak 10 buah tanda tangan, satu untuk ditraining sisanya untuk uji coba.

Seperti manusia, ternyata komputer juga tidak konsisten. Dua kali training menghasilkan hasil yang berbeda terhadap satu sampel tanda tangan yang sama. Cascade jauh lebih cepat dibanding feedforward karena memang jumlah simpul yang lebih banyak.

Ntah hasilnya apa? Kita lihat aja nanti, maklum 300 + 900 kali uji, terdiri dari uji terhadap tanda tangan sendiri (mencari kesamaan)  maupun uji terhadap tanda tangan orang lain -forgery-(mencari perbedaan).

Iklan

7 respons untuk ‘Training Feedforward dan Cascade-forward Backpropagation

  1. salam kenal mas rahmadya,,,

    ak tertarik dgn tulisan mas rahmadya ttg Artificial NN,,

    blh nanya??

    ak lg mengerjakan TA yg temanya ttg ANN,,
    model ANN yg akan ak bahas yaitu Cascade Correlation Learning
    Menurut Mas Rahmadya cascade forward dan cascade correlation learning 2 hal yg berbeda??

    Terima Kasih

    • citra speciment dari scan, citra hasil pengolahan apa yg direkam NN. dua orang melihat gambar pasti berbeda yg ditangkap di kepala kan?

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout /  Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout /  Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout /  Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout /  Ubah )

Connecting to %s