« Algorithme du perceptron » : différence entre les versions
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1. Tous les poids sont initialisés à 0. | 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 : | 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 1 alors qu'il devrait produire 0, alors soustrayez 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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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. --> | ||
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[http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html Source : UNWS machine learning dictionary] ] | |||
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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
