Ditinjau dari sudut bahasa, paralel adalah kemampuan melakukan beberapa kegiatan dalam satu waktu. Sedangkan beberapa defenisi proses paralel antara lain adalah melakukan beberapa kegiatan berbeda dalam satu waktu, membagi satu kegiatan menjadi beberapa bagian yang bekerja secara bersamaan, penggunaan k resource (sumberdaya) untuk menyelesaikan n pekerjaan, penggunaan k resource untuk menyelesaikan satu pekerjaan. Beberapa kendala timbul akibat mekanisme yang harus dijalani oleh proses paralel. Idealnya bila suatu aplikasi dijalankan pada n buah prosesor uniform (seragam) secara paralel, maka kecepatan komputasi untuk aplikasi tersebut akan meningkat sebesar n kali. Namun keadaan ini jarang dicapai karena beberapa hal berikut :
• Sangat sulit menjaga tiap prosesor berjalan secara terus menerus pada kecepatan
maksimumnya.
• Ketergantungan data suatu prosesor terhadap prosesor lainnya.
• Sebuah prosesor harus menunggu data hasil dari prosesor lain sebelum menjalankan
prosesnya.
• Pemakaian recourse (sumber daya) secara
bersama.
• Biasanya prosesor-prosesor yang bekerja secara
paralel menggunakan recourse-recourse secara bergantian dimana pada satu saat hanya boleh
ada satu prosesor yang menggunakan satu recourse. Hal ini menyebabkan sebuah prosesor harus menunggu sebuah sumber daya yang akan dipakai bila sumber daya tersebut sedang dipakai oleh prosesor lain. JST merupakan model matematis yang mengambil inspirasi dari struktur dan sistem kerja JSM yang mempunyai ciri [3]:
• Terdiri dari sejumlah besar elemen proses sederhana yang disebut neuron.
• Antar neuron dihubungkan oleh synapses yang berisi bobot sebagai dasar pengetahuan
• Bekerja secara massive parallelism
• Mampu belajar dari pengalaman Secara garis besar pada JST terdapat dua tahap
komputasi yaitu :
• Tahap Belajar Pada tahap ini proses dimulai dengan memasukkan pola-pola belajar kedalam
jaringan.
Dengan menggunakan pola-pola ini jaringan akan mengubah-ubah bobot yang menjadi penghubung antara node. Satu periode Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2008 (SNATI 2008) ISSN: 1907-5022 Yogyakarta, 21 Juni 2008 C-2 dimana seluruh pola belajar telah diproses yang disebut 1 (satu) iterasi. Pada setiap 1 iterasi dilakukan evaluasi terhadap keluaran jaringan. Tahap ini berlangsung pada beberapa iterasi dan berhenti setelah jaringan menemukan bobot yang sesuai dimana suatu keadaan yang diinginkan telah terpenuhi. Selanjutnya bobot ini menjadi knowledge base (dasar pengetahuan) pada tahap pengenalan.
• Tahap Pengenalan
Pada tahap ini dilakukan pengenalan terhadap suatu pola masukan dengan menggunakan bobot
hasil tahap belajar. Dalam memproses informasi ditinjau dari ada tidaknya umpan balik, secara garis besar terdapat dua arsitektur JST, yaitu :
• Arsitektur Umpan Maju (Feed forward) Aliran informasi masuk melalui lapisan input diteruskan ke lapisan hidden dan selanjutnya ke lapisan Output. Pada lapisan hidden dan Output dilakukan pengolahan informasi tanpa umpan balik.
• Arsitektur Balik Maju (Back forward) Pada arsitektur ini pengolahan informasi berlawanan dengan arsitektur umpan maju dimana keluaran dari suatu node diumpan balikkan menjadi nilai masukan bagi node lain. JST Propagasi Balik APP Perbedaan waktu proses tiap node dalam menghitung keluaran, menyebabkan perbedaan keluaran yang digunakan JST BP APP dan JST BP SPP. Bila pada JST BP SPP keluaran yang digunakan selalu yang terbaru, maka pada JST BP APP keluaran terbaru dipakai bila sebuah node telah menghasilkan, sedangkan untuk yang belum digunakan keluaran lama. Proses yang terjadi pada tahap belajar dijelaskan dengan mengamati aliran informasi selama two past computation.
0 komentar:
Posting Komentar