Jelaskan Model dari Jaringan saraf tiruan

Model pada JST pada dasarnya merupakan fungsi model matematika yang mendefinisikan fungsi . Istilah "jaringan" pada JST merujuk pada interkoneksi dari beberapa neuron yang diletakkan pada lapisan yang berbeda. Secara umum, lapisan pada JST dibagi menjadi tiga bagian:

Lapis masukan (input layer) terdiri dari neuron yang menerima data masukan dari variabel X. Semua neuron pada lapis ini dapat terhubung ke neuron pada lapisan tersembunyi atau langsung ke lapisan luaran jika jaringan tidak menggunakan lapisan tersembunyi.

Lapisan tersembunyi (hidden layer) terdiri dari neuron yang menerima data dari lapisan masukan.

Lapisan luaran (output layer) terdiri dari neuron yang menerima data dari lapisan tersembunyi atau langsung dari lapisan masukan yang nilai luarannya melambangkan hasil kalkulasi dari X menjadi nilai Y.

Secara matematis, neuron merupakan sebuah fungsi yang menerima masukan dari lapisan sebelumnya  (lapisan ke-). Fungsi ini pada umumnya mengolah sebuah vektor untuk kemudian diubah ke nilai skalar melalui komposisi nonlinear weighted sum, dimana ,  merupakan fungsi khusus yang sering disebut dengan fungsi aktivasi dan  merupakan beban atau weight.