Struktur dan Permodelan Jaringan Saraf Tiruan

1.     Struktur Dasar Jaringan Biologi

Pembuatan struktur jaringan saraf tiruan diilhami oleh struktur jaringan biologi, khususnya jaringan otak manusia. Untuk lebih mengenal asal-usul serta bagaimana suatu struktur jaringan saraf tiruan dibuat dan dapat dipakai sebagai suatu alat penghitung, berikut ini akan diulas sedikit istilah yang secara umum digunakan.

Neuron adalah satuan unit pemroses terkecil pada otak, bentuk sederhana sebuah neuron yang oleh para ahli dianggap sebagai satuan unit pemroses tersebut di gambarkan sebagai berikut:

 
Gambar 1: Struktur dasar jaringan syaraf tiruan dan Struktur sederhana neuron 

                 

Struktur pada gambar 1 tersebut adalah bentuk standard dasar satuan unit jaringan otak manusia yang  telah disederhanakan.  Bentuk  standard  ini mungkin dikemudian hari akan berubah bila ada ilmuwan yang dapat menciptakan bentuk standard yang lebih baik ataupun memperbaiki bentuk standard yang digunakan saat ini. Jaringan otak manusia tersusun tidak kurang dari 1013 buah neuron yang masing- masing terhubung oleh sekitar 1015 buah dendrite. Fungsi dendrite adalah sebagai penyampai sinyal dari neuron tersebut ke neuron yang terhubung dengannya. Sebagai keluaran, setiap neuron memiliki axon, sedangkan bagian penerima sinyal disebut synapse. Penjelasan lebih rinci tentang hal ini dapat diperoleh pada disiplin ilmu biology molecular.

 

Secara umum jaringan saraf terbentuk dari jutaan (bahkan lebih) struktur dasar neuron yang terinterkoneksi dan terintegrasi antara satu dengan yang lain sehingga dapat melaksanakan aktifitas secara teratur dan terus menerus sesuai dengan kebutuhan.

2.     Konsep Dasar Pemodelan Jaringan Saraf Tiruan

Tiruan neuron dalam struktur jaringan saraf tiruan adalah sebagai elemen pemroses seperti pada gambar 8.2 yang dapat berfungsi seperti halnya sebuah neuron. Sejumlah sinyal masukan a dikalikan dengan masing-masing penimbang yang bersesuaian w. Kemudian dilakukan penjumlahan dari seluruh hasil perkalian tersebut dan keluaran yang dihasilkan dilalukan kedalam fungsi pengaktip untuk mendapatkan tingkatan derajad sinyal keluarannya F(a,w). Walaupun masih jauh dari sempurna, namun kinerja dari tiruan neuron ini identik dengan kinerja  dari  sel biologi yang kita kenal saat ini.

    

Gambar 2. Model tiruan sebuah neuron

•         aj         :Nilai aktivasi dari unit j

•         wj,i      :Bobot dari unit j ke unit i

•         ini        :Penjumlahan bobot dan masukan ke unit i

•         g         :Fungsi aktivasi

•         ai         :Nilai aktivasi dari unit i 

Misalkan ada n buah sinyal masukan dan n buah penimbang, fungsi keluaran dari neuron adalah seperti persamaan berikut:
ini = Lj Wji * aj

Kumpulan dari neuron dibuat menjadi sebuah jaringan yang akan berfungsi sebagai alat komputasi. Jumlah neuron dan struktur jaringan untuk setiap problema yang akan diselesaikan adalah berbeda.