IMPLEMENTASI DAN ANALISA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN FEATURE NORMALIZATION DAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS UNTUK DIGIT CLASSIFIER - Wahid, Nur Abdul; Sarwo, Sarwo; Setiawan, Adi Wahyu (PETIR, 2019)
Digit classifier yang dikembangkan, digunakan untuk mengklasifikasikan angka dari tulisan tangan. Sudah banyak sekali digit classifier yang dikembangkan dengan berbagai algoritma machine learning, salah satu yang populer dan terus berkembang adalah jaringan saraf tiruan. Dengan motivasi tersebut, penulis juga membangun digit classifier menggunakan jaringan saraf tiruan yang dipadukan dengan teknik optimisasi. Jenis arsitektur jaringan saraf tiruan yang akan digunakan adalah feedforward dan back propagation. Teknik optimisasi feature normalization dan principal component analysis (PCA) juga akan digunakan untuk meningkatkan performa model. Set data yang digunakan untuk melatih model merupakan data Mixed National Institute of Standards and Technology (MNIST). Dengan memadukan jaringan saraf tiruan dan teknik-teknik optimisasi tersebut diharapkan dapat meningkatkan performa dan akurasi untuk mengklasifikasikan angka serta memberikan pemahaman baru bagi penulis.