ANALISIS PENGGUNAAN PARALLEL PROCESSING MULTITHREADING PADA RESILIENT BACKPROPAGATION - Kelvin Onggrono; Tulus Tulus; Erna Budhiarti Nababan (InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, 2017)
Proses pembelajaran neural network merupakan hal yang penting, bertujuan untuk mengenali lingkungan. Proses pembelajaran neural network membutuhkan waktu untuk dapat mengenali lingkungan. Terutama pada salah satu algoritma neural network yaitu resilient backpropagation. Proses untuk mempercepat pembelajaran resilient backpropagation pada penelitian ini adalah menggunakan teknik parallel processing. Teknik parallel processing yang digunakan adalah multithreading. Teknik parallel ini diterapkan pada bagian hidden layer yaitu membagi jumlah neuron pada hidden layer menjadi beberapa subproses yang dikerjakan secara bersamaan, pembagian yang dilakukan berdasarkan pada jumlah thread. Hasil yang didapatkan dalam penerapan parallel processing menggunakan teknik multithreading ke dalam algoritma resilient backpropagation membantu mempercepat waktu proses pembelajaran resilient backpropagation dengan thread yang digunakan sebanyak 3 buah thread.