Jaringan saraf tiruan

Jaringan saraf tiruan (JST) (; ANN, atau simulated neural network (SNN), atau neural network (NN)), adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan sistem saraf manusia. JST merupakan sistem adaptif yang dapat mengubah strukturnya untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut. Oleh karena sifatnya yang adaptif, JST juga sering disebut dengan jaringan adaptif.

Secara sederhana, JST adalah sebuah alat pemodelan data statistik non-linier. JST dapat digunakan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output untuk menemukan pola-pola pada data. Menurut suatu teorema yang disebut "teorema penaksiran universal", JST dengan minimal sebuah lapis tersembunyi dengan fungsi aktivasi non-linear dapat memodelkan seluruh fungsi terukur Boreal apapun dari suatu dimensi ke dimensi lainnya.

Sejarah 
Saat ini bidang kecerdasan buatan dalam usahanya menirukan intelegensi manusia, belum mengadakan pendekatan dalam bentuk fisiknya melainkan dari sisi yang lain. Pertama-tama diadakan studi mengenai teori dasar mekanisme proses terjadinya intelegensi. Bidang ini disebut Cognitive Science. Dari teori dasar ini dibuatlah suatu model untuk disimulasikan pada komputer, dan dalam perkembangannya yang lebih lanjut dikenal berbagai sistem kecerdasan buatan yang salah satunya adalah jaringan saraf tiruan. Dibandingkan dengan bidang ilmu yang lain, jaringan saraf tiruan relatif masih baru. Sejumlah literatur menganggap bahwa konsep jaringan saraf tiruan bermula pada makalah Waffen McCulloch dan Walter Pitts pada tahun 1943. Dalam makalah tersebut mereka mencoba untuk memformulasikan model matematis sel-sel otak. Metode yang dikembangkan berdasarkan sistem saraf biologi ini, merupakan suatu langkah maju dalam industri komputer.

Model 
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.

Lihat pula 

 20Q
 Artificial life
 Autoassociation memory
 Autoencoder
 Biological neural network
 Biologically-inspired computing
 Clinical decision support system
 Connectionist expert system
 Decision tree
 Sistem pakar
 Logika Fuzzy
 Algoritme genetik
 Gnod, a Kohonen network application
 Linear discriminant analysis
 Regresi logistik
 Multilayer perceptron
 Nearest neighbor (pattern recognition)
 Jaringan saraf
 Neuroevolution, NeuroEvolution of Augmented Topologies (NEAT)
 Neural network software
 Ni1000 chip
 Jaringan saraf optik
 Particle swarm optimization
 Perceptron
 Predictive analytics
 Principal components analysis
 Regression analysis
 Simulated annealing
 Systolic array
 Systolic automaton
 Time delay neural network (TDNN)

Daftar pustaka 
 
 
  Please see Chapter 3
 Bhagat, P.M. (2005) Pattern Recognition in Industry, Elsevier. ISBN 0-08-044538-1
 Bishop, C.M. (1995) Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford: Oxford University Press. ISBN 0-19-853849-9 (hardback) or ISBN 0-19-853864-2 (paperback)
 Duda, R.O., Hart, P.E., Stork, D.G. (2001) Pattern classification (2nd edition), Wiley, ISBN 0-471-05669-3
 Gurney, K. (1997) An Introduction to Neural Networks London: Routledge. ISBN 1-85728-673-1 (hardback) or ISBN 1-85728-503-4 (paperback)
 Haykin, S. (1999)  Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, ISBN 0-13-273350-1
 Fahlman, S, Lebiere, C (1991). The Cascade-Correlation Learning Architecture, created for National Science Foundation, Contract Number EET-8716324, and Defense Advanced Research Projects Agency (DOD), ARPA Order No. 4976 under Contract F33615-87-C-1499. electronic version 
 Hertz, J., Palmer, R.G., Krogh. A.S. (1990) Introduction to the theory of neural computation, Perseus Books. ISBN 0-201-51560-1
 Lawrence, Jeanette (1994) Introduction to Neural Networks, California Scientific Software Press. ISBN 1-883157-00-5
 Masters, Timothy (1994) Signal and Image Processing with Neural Networks, John Wiley & Sons, Inc. ISBN 0-471-04963-8
 Ness, Erik. 2005. SPIDA-Web . Conservation in Practice 6(1):35-36. On the use of artificial neural networks in species taxonomy.
 Ripley, Brian D. (1996) Pattern Recognition and Neural Networks, Cambridge
 Smith, Murray (1993) Neural Networks for Statistical Modeling, Van Nostrand Reinhold, ISBN 0-442-01310-8
 Wasserman, Philip (1993) Advanced Methods in Neural Computing, Van Nostrand Reinhold, ISBN 0-442-00461-3

Referensi

Pranala luar 
 Selayang pandang Algoritme Jaringan Saraf Tiruan
 Pranala Open Directory 
 Artikel tentang Jaringan Saraf Tiruan 

 
Kecerdasan buatan
Artikel yang perlu diperbaiki bertopik teknologi informasi