« Perceptron multicouche » : différence entre les versions

Version du 22 août 2022 à 08:13

Définition

Le perceptron multicouche ou PMC est un réseau neuronal organisé en plusieurs couches au sein desquelles une information circule de la couche d’entrée vers la couche de sortie. Il s’agit donc d’une architecture de réseau sans boucle, dite à propagation directe (feedforward).

Chaque couche est constituée d’un nombre variable de neurones, les neurones de la dernière couche (dite « de sortie ») étant les sorties du réseau global.

Compléments

Le perceptron multicouche permet de surmonter les difficultés du perceptron simple (ou monocouche) à traiter des données qui ne sont pas séparables de manière linéaire (problème du « ou exclusif »).

Français

perceptron multicouche

PMC

Anglais

multilayer perceptron

MLP

Source : Wikipedia IA

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 ==Définition==
-Le '''[[Perceptron|perceptron]]''' multicouche ou PMC est un '''[[Réseau de neurones artificiels|réseau neuronal]]''' organisé en plusieurs couches au sein desquelles une information circule de la couche d'entrée vers la couche de sortie. Il s'agit donc d'un architecture de réseau sans boucle, dite à propagation directe (''feedforward'').
+Le [[perceptron]] multicouche ou PMC est un [[Réseau de neurones artificiels|réseau neuronal]] organisé en plusieurs couches au sein desquelles une information circule de la couche d’entrée vers la couche de sortie. Il s’agit donc d’une architecture de réseau sans boucle, dite à propagation directe (''feedforward'').
-Chaque couche est constituée d'un nombre variable de '''[[Neurone artificiel|neurones]]''', les neurones de la dernière couche (dite « de sortie ») étant les sorties du réseau global.
+Chaque couche est constituée d’un nombre variable de [[Neurone artificiel|neurones]], les neurones de la dernière couche (dite « de sortie ») étant les sorties du réseau global.
 ==Compléments==

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