Petunjuk Nabi untuk meraih Khusnul Khotimah. Menjadi tua sesungguhnya menjadi jiwa yang tak lagi bisa dikagetkan oleh kenyataan apa pun yang dihadirkan Tuhan. Mau kaget dengan apa, sedangkan semua telah pernah dialami. Mau kaget dengan apa, sedangkan tenaga untuk terkesiap sudah tidak ada lagi. Semua kelemahan hanya memudahkan seorang tua untuk bersandar hanya kepada-Nya.Menjadi tua adalah menjadi mulia dengan menyeder-hanakan komplikasi dunia dalam benak dan kesada-ran. Kian tua kian belajar mengistirahatkan tak saja fisik, tapi juga pikiran dan jiwa dari kecemasan dan ketakutan tak perlu. Menjadi tua adalah menjadi sederhana dari semua rasa-memiliki-semua menuju rasa-dimiliki-oleh-Nya. "Buku ini menuturkan ciri-ciri husnul khatimah dan ciri-ciri suul khatimah, kisah-kisah nyata tentang mereka yang dikaruniai husnul khatimah dan sebaliknya, serta petunjuk Rasulullah agar kita ter-hindar dari akhir hidup yang buruk dan berhasil meraih akhir yang baik. Bacaan menarik agar kita tertuntun untuk berbenah dan ber-tekad untuk semakin tua semakin mulia. Diterbitkan oleh penerbit Serambi Ilmu Semesta" (Serambi Group)
serta orang-orang yang melalaikan ayat-ayat Kami, mereka itu tempatnya ialah
neraka, disebabkan apa yang selalu mereka kerjakan (Yûnus: 7-8). Al-Khiththabi
berkata, “Makna dari rasa suka seorang hamba untuk berjumpa dengan ...
This book introduces various types of self-adaptive parameters for evolutionary computation. Besides extensive experiments, statistical tests and some theoretical investigations enrich the analysis of the proposed concepts.
Oliver Kramer. Oliver Kramer Studies in Computational Intelligence,Volume 147
Oliver Kramer Self-Adaptive Heuristics for. Self-Adaptive Heuristics for
Evolutionary Computation Fig. 2.2. Pseudocode of a generalized evolutionary algorithm.
This book describes the application of evolutionary computation in the automatic generation of a neural network architecture. The architecture has a significant influence on the performance of the neural network. It is the usual practice to use trial and error to find a suitable neural network architecture for a given problem. The process of trial and error is not only time-consuming but may not generate an optimal network. The use of evolutionary computation is a step towards automation in neural network architecture generation.An overview of the field of evolutionary computation is presented, together with the biological background from which the field was inspired. The most commonly used approaches to a mathematical foundation of the field of genetic algorithms are given, as well as an overview of the hybridization between evolutionary computation and neural networks. Experiments on the implementation of automatic neural network generation using genetic programming and one using genetic algorithms are described, and the efficacy of genetic algorithms as a learning algorithm for a feedforward neural network is also investigated.
7.2 Evolutionary Computing to Analyse a NN Although this combination of GAs
and NNs is not common, GAs can be used to analyse or explain neural networks.
In [13] GAs are used as a neural network inversion tool in that they can find the ...
