PERBANDINGAN KINERJA CNN LeNet 5 DAN EXTREME LEARNING MACHINE PADA PENGENALAN CITRA TULISAN TANGAN ANGKA Desti Fitriati Teknik Informatika Universitas Pancasila desti.fitriatiunivpancasila.ac.id ABSTRAK - PERBANDINGAN KINERJA CNN LeNet 5 DAN EXTREME LEARN
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Kesimpulan Klasifikasi gambar jenis penyakit daun padi menggunakan algoritma CNN dengan arsitektur MobileNetV1 dan Feature Extraction memiliki akurasi yang baik sekali yaitu
Faster R-CNN adalah salah satu metode pendeteksi objek yang menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) sebagai dasar dari deep learning dengan kata lain Faster R-CNN adalah
Tujuan dari penelitian ini adalah membuat game edukasi berbasis Kinect Xbox 360 yang dapat membantu dalam menyampaikan materi, menarik minat anak, dan melatih saraf motorik anak,
Melihat pada penelitian sejenis yang telah dilakukan dan permasalahan yang ada pada produk kayu olahan maka dilakukan penelitian dengan menggunakan metode Fault Tree
Fitur utama dari aplikasi ini adalah untuk mengenal jenis-jenis batik di Kabupaten Ngawi, terdapat pula beberapa fitur tambahan yang ditawarkan untuk lebih mempermudah
Berdasarkan hasil perhitungan data mengenai perilaku prososial pada guru SDN Putraco Indah Bandung, didapatkan hasil bahwa mayoritas guru SDN Putraco Indah (76,9%)
Peserta didik diberi kesempatan untuk mendiskusikan, mengumpulkan informasi, mempresentasikan ulang, dan saling bertukar informasi mengenai Pengertian ilmu
Hasil studi analisis korelasi dan lintasan pada karakter agronomi kacang tanah menunjukkan bahwa karakter bobot polong kering total memiliki pengaruh langsung dan
