Perceptron monocouche


Révision datée du 19 avril 2026 à 18:54 par Pitpitt (discussion | contributions)
(diff) ← Version précédente | Voir la version actuelle (diff) | Version suivante → (diff)

Définition

Réseau neuronal constitué d'un seul neurone artificiel ayant une valeur de sortie binaire qui est déterminée par l'application d'une fonction monotone à une combinaison linéaire des valeurs d'entrée, avec apprentissage par correction d'erreur.

Note: le perceptron monocouche forme deux régions de décision séparées par un hyperplan.

Français

perceptron monocouche

perceptron simple

Anglais

single-layer perceptron

SLP

simple perceptron

The perceptron is a supervised learning algorithm used for binary classification, i.e. designed to separate two classes. If the problem is linearly separable, a mathematical theorem ensures that the perceptron's learning rule finds a separating line between the two classes.

The perceptron was invented in 1957 by Frank Rosenblatt at Cornell University's Aeronautics Laboratory, in the form of a large electronic device. It is the direct ancestor of neural networks.

Sources

Source: Termium

Note: les termes perceptron monocouche, perceptron simple et perceptron sont normalisés par l'ISO/CEI [ISO/IEC 2382-34:1999].