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Perceptron Simple Avec un code source en MATLAB et en C ++

Le perceptron peut être vu comme le type de réseau de neurones le plus simple. C'est un classifieur linéaire. Ce type de réseau neuronal ne contient aucun cycle (en anglais feedforward neural network). Dans sa version simplifiée, le perceptron est mono-couche et n'a qu'une seule sortie à laquelle toutes les entrées sont connectées. Les entrées et la sortie sont booléennes.

Le potentiel post-synaptique biaisé est représenté par. Ici, θ définit le seuil (ou biais) à dépasser pour que la sortie Y soit à 1, et est le poids de l'entrée.

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Pour avoir plus information clic sur Perceptron Simple du menu de ce site.


Un réseau de neurones artificiels est un modèle de calcul dont la conception est très schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques.

Le neurone est la pièce maîtresse du système nerveux. Les neurones sont organisés en réseaux, et permettent l’utilisation des fonctions motrices, perceptives, émotives et cognitives de l’esprit

Même si les machines ont aujourd'hui des capacités considérables qui surpassent totalement le cerveau humain dans certains domaines comme le calcul ou l'enregistrement de données, il est fort probable que l'homme arrive un jour à mettre au point une entité artificielle capable de raisonner et de "penser" comme lui

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