Nguyen Widrow dan Algoritma pelatihan yang ada dalam jaringan Backpropagation .
KOMPUTASI LUNAK Nguyen Widrow : merupakan modifikasi sederhana bobot-bobot dan bias ke unit tersembunyi yang mampu meningkatkan kecepatan jaringan dalam proses pelatihan jaringan. sebuah algoritma yang digunakan untuk inisialisasi bobot pada jaringan saraf tiruan untuk mengurangi waktu pelatihan. Algoritma inisialisasi nguyen-widrow adalah sebagai berikut : a. Set: n = jumlah unit input p = jumlah unit tersembunyi β = faktor skala = 0.7( p ) 1/n = 0.7 b. Untuk setiap unit tersembunyi (j=1,…,p), lakukan tahap (c) – (f) c. Untuk i=1,…,n (semua unit input ), vij(old)= bilangan acak antara -0.5 dan 0.5 d. Hitung nilai || vj(old)|| e. Inisialisasi ulang bobot-bobot dari unit input (i=1,…,n) f. Bias yang dipakai sebagai inisialisasi: voj = bilangan acak antara –β dan β . Algoritma pelatihan yang ada dalam jaringan Backpropagation adalah sebagai berikut: 1. Traincgf - Sintaksis net.trainFcn = 'trainscg' [Net,tr] = train (net, ...)