Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui Langkah Demi Langkah Memahami Dan Mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Prediksi Klasifikasi Data Gempa
DOWNLOAD
Download Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui Langkah Demi Langkah Memahami Dan Mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Prediksi Klasifikasi Data Gempa PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui Langkah Demi Langkah Memahami Dan Mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Prediksi Klasifikasi Data Gempa book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages. If the content not found or just blank you must refresh this page
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui Langkah Demi Langkah Memahami Dan Mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Prediksi Klasifikasi Data Gempa
DOWNLOAD
Author : Hamzan Wadi
language : id
Publisher: TURIDA Publisher
Release Date :
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui Langkah Demi Langkah Memahami Dan Mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Prediksi Klasifikasi Data Gempa written by Hamzan Wadi and has been published by TURIDA Publisher this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
Buku ini merupakan pengembangan dari buku sebelumnya, dimana pada buku ini Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation digunakan untuk memprediksi/mengklasifikasi data gempa. Buku ini menyajikan penjelasan praktis tentang Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan bagaimana implementasinya untuk memprediksi data data gempa. Pembahasan dalam buku ini disajikan secara bertahap dan langkah demi langkah sehingga akan membantu pembaca memahami setiap konsep dan tahapan dari JST Backpropagation. Buku ini sangat cocok untuk pelajar, mahasiswa, dan peneliti yang ingin mengimplementasikan JST Backpropagation dengan menggunakan PYTHON GUI. Pembahasan dalam buku ini akan memberikan pemahaman pada pembaca tentang arsitektur JST Backpropagation dan parameter-parameter yang terdapat didalamnya. Pembaca akan dibantu memahami setiap langkah untuk melakukan prediksi melalui contoh kasus dan perhitungan manualnya. Selain itu, pembaca juga dibimbing secara bertahap dan langkah demi langkah untuk mengimplementasikan JST Backpropagation menggunakan PYTHON GUI. Pembaca akan dibimbing untuk merealisasikan setiap tahapan JST Backpropagation ke dalam kelas dan fungsi-fungsi PYTHON yang dibuat sendiri. Hasil akhir dari buku ini adalah pembaca mampu merealisasikan sendiri setiap tahapan JST Backpropagation untuk memprediksi/mengklasifikasi data gempa menggunakan PYTHON yang berbasis Command Windows dan PYTHON yang berbasis GUI.
Prediksi Harga Emas Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui
DOWNLOAD
Author : Hamzan Wadi
language : id
Publisher: Turida Publisher
Release Date :
Prediksi Harga Emas Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui written by Hamzan Wadi and has been published by Turida Publisher this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
Buku ini merupakan kasus keempat dari seri implementasi jaringan syaraf tiruan Backpropagation menggunakan PYTHON GUI. Buku ini menyajikan penjelasan praktis tentang jaringan syaraf tiruan Backpropagation dan bagaimana implementasinya untuk memprediksi harga emas. Pembahasan dalam buku ini disajikan secara bertahap dan langkah demi langkah sehingga akan membantu pembaca memahami setiap konsep dan tahapan dari algoritma jaringan syaraf tiruan Backpropagation. Buku ini sangat cocok untuk pelajar, mahasiswa, dan peneliti yang ingin mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan Backpropagation dengan menggunakan PYTHON GUI. Pembahasan dalam buku ini akan memberikan pemahaman pada pembaca tentang arsitektur jaringan syaraf tiruan Backpropagation dan parameter-parameter yang terdapat didalamnya. Pembaca akan dibantu memahami setiap langkah untuk melakukan prediksi melalui contoh kasus dan perhitungan matematisnya. Selain itu, pembaca juga dibimbing secara bertahap dan langkah demi langkah untuk mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan Backpropagation menggunakan PYTHON GUI. Pembaca akan dibimbing untuk merealisasikan setiap tahapan dalam algoritma jaringan syaraf tiruan Backpropagation ke dalam kelas dan fungsi-fungsi yang diciptakan sendiri. Hasil akhir dari buku ini adalah pembaca mampu merealisasikan sendiri setiap tahapan dalam algoritma jaringan syaraf tiruan Backpropagation untuk memprediksi harga emas menggunakan PYTHON menjadi aplikasi yang berbasis Command Windows dan aplikasi yang berbasis GUI.
Step By Step Neural Networks For Image Classification Using Python Gui
DOWNLOAD
Author : Hamzan Wadi
language : en
Publisher: Turida Publisher
Release Date :
Step By Step Neural Networks For Image Classification Using Python Gui written by Hamzan Wadi and has been published by Turida Publisher this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
This book provides a practical explanation of the backpropagation neural networks algorithm and how it can be implemented for image classification. The discussion in this book is presented in step by step so that it will help readers understand the fundamental of the backpropagation neural networks and its steps. This book is very suitable for students, researchers, and anyone who want to learn and implement the backpropagation neural networks for image classification using PYTHON GUI. The discussion in this book will provide readers deep understanding about the backpropagation neural networks architecture and its parameters. The readers will be guided to understand the steps of the backpropagation neural networks for image classification through case example. The readers will be guided to create their own neural networks class and build their complete applications for data image classification. The final objective of this book is that the readers are able to realize each step of the multilayer perceptron neural networks for image classification. In Addition, the readers also are able to create the neural networks applications which consists of two types of applications which are command window based application and GUI based application. Here are the material that you will learn in this book. CHAPTER 1: This chapter will guide you in preparing what software are needed to realize the backpropagation neural networks using Python GUI. The discussion in this chapter will start from installing Python and the libraries that will be used, installing Qt Designer, understanding and using Qt Designer to design the application UI, and the last is about how to create a GUI program using Python and Qt Designer. CHAPTER 2: This chapter discusses the important parts in the backpropagation neural networks algorithm which includes the architecture of the backpropagation neural networks, the parameters contained in the backpropagation neural networks, the steps of the backpropagation neural networks algorithm, and the mathematical calculations of the backpropagation neural networks. CHAPTER 3: This chapter discusses in detail the mathematical calculations of fruit quality classification using the backpropagation neural networks which includes the feature extraction process of fruit images, data normalization, the training process, and the classification process. The feature extraction method used in this case is GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix). The image features that will be used in this case are energy, contrast, entropy, and homogeneity. CHAPTER 4: This chapter discusses how to implement the backpropagation neural networks algorithm for fruit quality classification using Python. This chapter will present the steps to create your backpropagation neural networks class and to define the functions that represent each process of the backpropagation neural networks. This chapter will also present the steps to create a class for image processing. And in final discussion you will be guided to create your backpropagation neural networks application from scratch to classify the quality of fruit. CHAPTER 5: This chapter will discuss how to create a GUI based application for fruit quality classification using the backpropagation neural networks algorithm. This chapter will discuss in detail the steps for designing the application UI by using Qt Designer, the steps for creating a class for the backpropagation neural networks GUI based application, and how to run the GUI based application to classify the fruit data.
Prediksi Harga Emas Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Matlab Gui
DOWNLOAD
Author : Hamzan Wadi
language : id
Publisher: Turida Publisher
Release Date : 2023-05-12
Prediksi Harga Emas Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Matlab Gui written by Hamzan Wadi and has been published by Turida Publisher this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-05-12 with Computers categories.
Buku ini merupakan versi MATLAB dari buku yang berjudul “Prediksi Harga Emas Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan PYTHON GUI”. Buku ini merupakan kasus keempat dari seri implementasi jaringan syaraf tiruan Backpropagation menggunakan MATLAB GUI. Buku ini menyajikan penjelasan praktis tentang jaringan syaraf tiruan Backpropagation dan bagaimana implementasinya untuk memprediksi harga emas. Pembahasan dalam buku ini disajikan secara bertahap dan langkah demi langkah sehingga akan membantu pembaca memahami setiap konsep dan tahapan dari algoritma jaringan syaraf tiruan Backpropagation. Buku ini sangat cocok untuk pelajar, mahasiswa, dan peneliti yang ingin mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan Backpropagation dengan menggunakan MATLAB GUI. Pembahasan dalam buku ini akan memberikan pemahaman pada pembaca tentang arsitektur jaringan syaraf tiruan Backpropagation dan parameter-parameter yang terdapat didalamnya. Pembaca akan dibantu memahami setiap langkah untuk melakukan prediksi melalui contoh kasus dan perhitungan matematisnya. Selain itu, pembaca juga dibimbing secara bertahap dan langkah demi langkah untuk mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan Backpropagation menggunakan MATLAB GUI. Pembaca akan dibimbing untuk merealisasikan setiap tahapan dalam algoritma jaringan syaraf tiruan Backpropagation ke dalam kelas dan fungsi-fungsi yang diciptakan sendiri. Hasil akhir dari buku ini adalah pembaca mampu merealisasikan sendiri setiap tahapan dalam algoritma jaringan syaraf tiruan Backpropagation untuk memprediksi harga emas menggunakan MATLAB menjadi aplikasi yang berbasis Command Windows dan aplikasi yang berbasis GUI.
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Matlab Gui Kasus 2 Langkah Demi Langkah Memahami Dan Mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Prediksi Klasifikasi Data Gempa
DOWNLOAD
Author : Hamzan Wadi
language : id
Publisher: TR Publisher
Release Date :
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Matlab Gui Kasus 2 Langkah Demi Langkah Memahami Dan Mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Prediksi Klasifikasi Data Gempa written by Hamzan Wadi and has been published by TR Publisher this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
Buku ini merupakan pengembangan dari buku sebelumnya, dimana pada buku ini Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation digunakan untuk memprediksi/mengklasifikasi data gempa. Buku ini menyajikan penjelasan praktis tentang Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan bagaimana implementasinya untuk memprediksi data data gempa. Pembahasan dalam buku ini disajikan secara bertahap dan langkah demi langkah sehingga akan membantu pembaca memahami setiap konsep dan tahapan dari JST Backpropagation. Buku ini sangat cocok untuk pelajar, mahasiswa, dan peneliti yang ingin mengimplementasikan JST Backpropagation dengan menggunakan MATLAB GUI. Pembahasan dalam buku ini akan memberikan pemahaman pada pembaca tentang arsitektur JST Backpropagation dan parameter-parameter yang terdapat didalamnya. Pembaca akan dibantu memahami setiap langkah untuk melakukan prediksi melalui contoh kasus dan perhitungan manualnya. Selain itu, pembaca juga dibimbing secara bertahap dan langkah demi langkah untuk mengimplementasikan JST Backpropagation menggunakan MATLAB GUI. Pembaca akan dibimbing untuk merealisasikan setiap tahapan JST Backpropagation ke dalam fungsi-fungsi MATLAB yang dibuat sendiri. Hasil akhir dari buku ini adalah pembaca mampu merealisasikan sendiri setiap tahapan JST Backpropagation untuk memprediksi/mengklasifikasi data gempa menggunakan MATLAB yang berbasis Command Windows dan MATLAB yang berbasis GUI.
Learn From Scratch Backpropagation Neural Networks Using Python Gui Mariadb
DOWNLOAD
Author : Hamzan Wadi
language : en
Publisher: Turida Publisher
Release Date :
Learn From Scratch Backpropagation Neural Networks Using Python Gui Mariadb written by Hamzan Wadi and has been published by Turida Publisher this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
This book provides a practical explanation of the backpropagation neural networks and how it can be implemented for data prediction and data classification. The discussion in this book is presented in step by step so that it will help readers understand the fundamental of the backpropagation neural networks and its steps. This book is very suitable for students, researchers, and anyone who want to learn and implement the backpropagation neural networks for data prediction and data classification using PYTHON GUI and MariaDB. The discussion in this book will provide readers deep understanding about the backpropagation neural networks architecture and its parameters. The readers will be guided to understand the steps of the backpropagation neural networks for data prediction and data classification through case examples. In addition, readers are also guided step by step to implement the backpropagation neural networks for data prediction and data classification using PYTHON GUI and MariaDB. The readers will be guided to create their own backpropagation neural networks class and build their complete applications for data prediction and data classification. This book consists of three cases which are realized into complete projects using the Python GUI and MariaDB. The three cases that will be learned in this book are as follow. 1. Sales prediction using the backpropagation neural networks. 2. Earthquake data prediction using the backpropagation neural networks. 3. Fruit quality classification using the backpropagation neural networks. Each case in this book is equipped with a mathematical calculation that will help the reader understand each step that must be taken. The cases in this book are realized into three types of applications which are command window based application, GUI based application, and database application using Python GUI and MariaDB. The final result of this book is that the readers are able to realize each step of the backpropagation neural networks for data prediction and data classification. In Addition, the readers also are able to create the backpropagation neural networks applications which consists of three types of applications which are command window based application, GUI based application, and database application using Python GUI and MariaDB.
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui Langkah Demi Langkah Memahami Dan Mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Prediksi Data Penjualan Air Minum Dalam Kemasan
DOWNLOAD
Author : Hamzan Wadi
language : id
Publisher: TR Publisher
Release Date :
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui Langkah Demi Langkah Memahami Dan Mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Prediksi Data Penjualan Air Minum Dalam Kemasan written by Hamzan Wadi and has been published by TR Publisher this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
Buku ini menyajikan penjelasan praktis tentang Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan bagaimana implementasinya untuk memprediksi data penjualan air minum dalam kemasan. Pembahasan dalam buku ini disajikan secara bertahap dan langkah demi langkah sehingga akan membantu pembaca memahami setiap konsep dan tahapan dari JST Backpropagation. Buku ini sangat cocok untuk pelajar, mahasiswa, dan peneliti yang ingin mengimplementasikan JST Backpropagation dengan menggunakan Python GUI. Pembahasan dalam buku ini akan memberikan pemahaman pada pembaca tentang arsitektur JST Backpropagation dan parameter-parameter yang terdapat didalamnya. Pembaca akan dibantu memahami setiap langkah untuk melakukan prediksi melalui contoh kasus dan perhitungan manualnya. Selain itu, pembaca juga dibimbing secara bertahap dan langkah demi langkah untuk mengimplementasikan JST Backpropagation menggunakan Python GUI. Pembaca akan dibimbing untuk merealisasikan setiap tahapan JST Backpropagation sebuah kelas dan fungsi-fungsi Python yang dibuat sendiri. Hasil akhir dari buku ini adalah pembaca mampu merealisasikan sendiri setiap tahapan JST Backpropagation untuk memprediksi data penjualan air minum dalam kemasan menggunakan Python yang berbasis Command Windows dan Python yang berbasis GUI.
Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui
DOWNLOAD
Author : Hamzan Wadi
language : id
Publisher: TURIDA PUBLISHER
Release Date :
Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui written by Hamzan Wadi and has been published by TURIDA PUBLISHER this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
Buku ini merupakan kasus ketiga dari seri implementasi jaringan syaraf tiruan Backpropagation menggunakan PYTHON GUI. Buku ini menyajikan penjelasan praktis tentang jaringan syaraf tiruan Backpropagation dan bagaimana implementasinya untuk memprediksi data time series, dimana dalam buku ini kasus yang digunakan adalah data kurs jual rupiah terhadap USD. Pembahasan dalam buku ini disajikan secara bertahap dan langkah demi langkah sehingga akan membantu pembaca memahami setiap konsep dan tahapan dari algoritma jaringan syaraf tiruan Backpropagation. Buku ini sangat cocok untuk pelajar, mahasiswa, dan peneliti yang ingin mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan Backpropagation dengan menggunakan PYTHON GUI. Pembahasan dalam buku ini akan memberikan pemahaman pada pembaca tentang arsitektur JST Backpropagation dan parameter-parameter yang terdapat didalamnya. Pembaca akan dibantu memahami setiap langkah untuk melakukan prediksi melalui contoh kasus dan perhitungan matematisnya. Selain itu, pembaca juga dibimbing secara bertahap dan langkah demi langkah untuk mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan Backpropagation menggunakan PYTHON GUI. Pembaca akan dibimbing untuk merealisasikan setiap tahapan dalam algoritma jaringan syaraf tiruan Backpropagation ke dalam kelas dan fungsi-fungsi yang diciptakan sendiri. Hasil akhir dari buku ini adalah pembaca mampu merealisasikan sendiri setiap tahapan dalam algoritma jaringan syaraf tiruan Backpropagation untuk memprediksi kurs jual rupiah terhadap USD menggunakan PYTHON menjadi aplikasi yang berbasis Command Windows dan aplikasi yang berbasis GUI.
Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Untuk Klasifikasi Data
DOWNLOAD
Author : Zeni Permatasari
language : id
Publisher: Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas KH. A. Wahab Hasbullah
Release Date : 2019-11-01
Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Untuk Klasifikasi Data written by Zeni Permatasari and has been published by Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas KH. A. Wahab Hasbullah this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-11-01 with Computers categories.
Buku ini ditujukan untuk memberikan pengetahuan tentang bagaimana mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan propagasi balik untuk klasifikasi data. Buku ini memberikan dasar-dasar teori mengenai jaringan syaraf tiruan, data mining, Matlab, beserta pemrogaman klasifikasi data dengan matlab.
New Backpropagation Algorithm With Type 2 Fuzzy Weights For Neural Networks
DOWNLOAD
Author : Fernando Gaxiola
language : en
Publisher: Springer
Release Date : 2016-06-02
New Backpropagation Algorithm With Type 2 Fuzzy Weights For Neural Networks written by Fernando Gaxiola and has been published by Springer this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2016-06-02 with Technology & Engineering categories.
In this book a neural network learning method with type-2 fuzzy weight adjustment is proposed. The mathematical analysis of the proposed learning method architecture and the adaptation of type-2 fuzzy weights are presented. The proposed method is based on research of recent methods that handle weight adaptation and especially fuzzy weights.The internal operation of the neuron is changed to work with two internal calculations for the activation function to obtain two results as outputs of the proposed method. Simulation results and a comparative study among monolithic neural networks, neural network with type-1 fuzzy weights and neural network with type-2 fuzzy weights are presented to illustrate the advantages of the proposed method.The proposed approach is based on recent methods that handle adaptation of weights using fuzzy logic of type-1 and type-2. The proposed approach is applied to a cases of prediction for the Mackey-Glass (for ô=17) and Dow-Jones time series, and recognition of person with iris biometric measure. In some experiments, noise was applied in different levels to the test data of the Mackey-Glass time series for showing that the type-2 fuzzy backpropagation approach obtains better behavior and tolerance to noise than the other methods.The optimization algorithms that were used are the genetic algorithm and the particle swarm optimization algorithm and the purpose of applying these methods was to find the optimal type-2 fuzzy inference systems for the neural network with type-2 fuzzy weights that permit to obtain the lowest prediction error.