« Algorithme du perceptron » : différence entre les versions
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1. Tous les poids sont initialisés à 0. | |||
2. Répétez jusqu'à ce que le perceptron donne le résultat correct pour chaque exemple du jeu de données : | |||
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<li>si le perceptron produit 0 alors qu'il devrait produire 1, alors ajoutez le vecteur d'entrée au vecteur de poids.</li> | |||
<li>si le perceptron produit 1 alors qu'il devrait produire 0, alors soustrayez le vecteur d'entrée au vecteur de poids.</li> | |||
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== | == Français == | ||
'''algorithme du perceptron''' | |||
'''algorithme d'apprentissage perceptron''' | |||
== Anglais == | == Anglais == | ||
'''perceptron | '''perceptron algorithm''' | ||
The perceptron learning algorithm: | '''perceptron learning algorithm''' | ||
<!-- The perceptron learning algorithm: | |||
1 All weights are initially set to zero. | 1 All weights are initially set to zero. | ||
2 For each training example: | 2 For each training example: | ||
if the perceptron outputs 0 when it should output 1, then add the input vector to the weight vector. | if the perceptron outputs 0 when it should output 1, then add the input vector to the weight vector. | ||
if the perceptron outputs 1 when it should output 0, then subtract the input vector to the weight vector. | if the perceptron outputs 1 when it should output 0, then subtract the input vector to the weight vector. | ||
Repeat step 2 until the perceptron yields the correct result for each training example. | Repeat step 2 until the perceptron yields the correct result for each training example. --> | ||
==Sources== | |||
[http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html Source : UNWS machine learning dictionary] ] | |||
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | |||
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Dernière version du 30 août 2024 à 13:55
Définition
Algorithme utilisé par le perceptron.
Compléments
1. Tous les poids sont initialisés à 0.
2. Répétez jusqu'à ce que le perceptron donne le résultat correct pour chaque exemple du jeu de données :
- si le perceptron produit 0 alors qu'il devrait produire 1, alors ajoutez le vecteur d'entrée au vecteur de poids.
- si le perceptron produit 1 alors qu'il devrait produire 0, alors soustrayez le vecteur d'entrée au vecteur de poids.
Français
algorithme du perceptron
algorithme d'apprentissage perceptron
Anglais
perceptron algorithm
perceptron learning algorithm
Sources
Contributeurs: Patrick Drouin, wiki
