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Qu'est-ce que le perceptron multicouche?

Certaines applications peuvent nécessiter plusieurs sorties (dans le cas d'une classification à plusieurs classes par exemple), mais dans notre cas, tous les réseaux utilisés ont une seule sortie. Les possibilités d'arrangements entre les neurones sont multiples. La configuration la plus classique est appelée perceptron multicouche.

Comment calculer la sortie d'un perceptron multicouche ?

Le calcul de la sortie du perceptron multicouche se fait de manière itérative. Il faut tout d'abord placer les entrées du réseau dans le vecteur , puis appliquer l'équation (2.18) avec afin de calculer successivement . La sortie du réseau est alors . Les fonctions qu'il est possible de réaliser avec un PMC sont diverses.

Qui a inventé le perceptron ?

C’est en 1957 que le Perceptron fut inventé par Frank Rosenblatt au laboratoire aéronautique de Cornell. En se basant sur les premiers concepts de neurones artificiels, il proposa la « règle d’apprentissage du Perceptron ». Un Perceptron est un neurone artificiel, et donc une unité de réseau de neurones.

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