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== Domaine ==
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[[Catégorie:Réseau de neurones artificiels]]
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== Définition ==
==Définition==
Modèle de neurone artificiel dans lequel les signaux reçus sont d'abord pondérés, puis additionnés et enfin transformés collectivement, à l'aide d'une formule mathématique, en un signal unique émis à la sortie. <br />
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.


Note: Le perceptron a été conçu à l'origine comme un classificateur binaire permettant de déterminer si un élément appartient ou non à une classe d'objets. Il a servi de modèle pour la conception des réseaux de neurones artificiels qui ont suivi. Il possède un mécanisme de correction d'erreurs. 
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== Français ==
==Français==
=== perceptron  n. m.===
===perceptron  n. m.===
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== Anglais ==
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=== perceptron   ===
===perceptron===
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[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=8397042 ''Source: Grand Dictionnaire Terminologique'' ]
[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=8397042 ''Source: Grand Dictionnaire Terminologique'']
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Perceptron       Source : Wikipedia IA ]
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Perceptron Source : Wikipedia IA]
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Version du 26 avril 2019 à 18:55

Domaine


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



--> Source: Grand Dictionnaire Terminologique
Source : Wikipedia IA