« Algorithme du perceptron » : différence entre les versions


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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.



Version du 13 septembre 2019 à 11:53

en construction


Définition

xxxxxxx

Français

xxxxxxx

Anglais

perceptron learning

The perceptron learning algorithm:

1 All weights are initially set to zero.

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 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.



Source : UNWS machine learning dictionary ]



Contributeurs: Patrick Drouin, wiki