« Perceptron » : différence entre les versions
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C'est un modèle inspiré des théories cognitives de Friedrich Hayek et de Donald Hebb. Il s'agit d'un neurone formel muni d'une règle d'apprentissage qui permet de déterminer automatiquement les poids synaptiques de manière à séparer un problème d'apprentissage supervisé. Si le problème est linéairement séparable, un théorème assure que la règle du perceptron permet de trouver une séparatrice entre les deux classes. | C'est un modèle inspiré des théories cognitives de Friedrich Hayek et de Donald Hebb. Il s'agit d'un neurone formel muni d'une règle d'apprentissage qui permet de déterminer automatiquement les poids synaptiques de manière à séparer un problème d'apprentissage supervisé. Si le problème est linéairement séparable, un théorème assure que la règle du perceptron permet de trouver une séparatrice entre les deux classes. | ||
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Version du 15 juin 2019 à 21:59
Domaine
intelligence artificielle
Apprentissage automatique
:Réseau de neurones artificiels]
Définition
Le perceptron est un algorithme d'apprentissage supervisé de classifieurs binaires (c'est-à-dire séparant deux classes). Il a été inventé en 1957 par Frank Rosenblatt1 au laboratoire d'aéronautique de l'université Cornell.
C'est un modèle inspiré des théories cognitives de Friedrich Hayek et de Donald Hebb. Il s'agit d'un neurone formel muni d'une règle d'apprentissage qui permet de déterminer automatiquement les poids synaptiques de manière à séparer un problème d'apprentissage supervisé. Si le problème est linéairement séparable, un théorème assure que la règle du perceptron permet de trouver une séparatrice entre les deux classes.
Français
perceptron n. m.
Anglais
perceptron
Contributeurs: Claire Gorjux, Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche
