Algoritma Restricted Boltzmann Machines (RBM) untuk Pengenalan Tulisan Tangan Angka

Abstract

Pengenalan tulisan tangan angka telah dimanfaatkan secara luas untuk aplikasi yang memerlukan pemrosesan data tulisan tangan dengan jumlah yang besar seperti pengenalan alamat dan kode pos, interpretasi jumlah uang pada cek, analisis dokumen dan verifikasi tandatangan. Kasus pengenalan angka dalam jumlah besar membutuhkan pengenalan karakter dengan akurasi dan kecepatan tinggi. Banyak algoritma neural network yang dapat diimplementasikan untuk menyelesaikan permasalahan pengelanan pola seperti Restricted boltzmann machines (RBM). RBM merupakan algoritma pembelajaran jaringan syaraf tanpa pengawasan (unsupervised learning) yang hanya terdiri dari dua lapisan yang visible layer dan hidden layer. Penelitian ini membahas tentang pengenalan tulisan tangan angka dengan menggunakan algoritma RBM, dengan menggunakan dataset bencmark MNIST untuk pembelajaran dan pengujian. Terlihat bahwa tingkat keberhasilan untuk pengenalan tulisan tangan angka ditentukan oleh nilai Mean Square Error (MSE) yang kecil.