Data Mining/24.06.2013/Sistem Informasi

Setelah proses pelatihan (training) selesai, JST yang terbentuk telah memiliki bobot dan bias. Bobot dan bias hasil pelatihan berfungsi untuk menghitung keluaran terhadap masukan pada neuron input. Misalnya kita memiliki JST sebagai berikut:

Jika diketahui IW=[1 2 3;4 5 6], LW=[1;2;3], IB=[1 2 3], dan LB=[2]. Untuk masukan x1=1 dan x2=2, berapakah keluaran yang dihasilkan?Anggap fungsi aktivasi di lapis tersembunyi (hidden layer) dan lapis keluaran (output layer) linear.

Buka Matlab, Scilab, Octave, dan sebagainya. Masukan data sebagai berikut:

Jadi keluaran yang dihasilkan = 94.

Untuk perhitungan menggunakan EXCEl klik ==> Menghitung Output JST