Modèle de blog WordPress simple et rafraîchissant
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18May2018
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Le perceptron monocouche est l'un des premiers modèles de réseaux neuronaux artificiels proposés par Frank Rosenblatt en 1957. Il est largement considéré comme le travail fondateur sur les réseaux de neurones. Initialement, les perceptrons monocouches ont été conçus pour résoudre des problèmes de classification binaire, c'est-à-dire pour séparer des échantillons de différentes catégories. La structure du modèle est très simple, ne contenant qu’un seul nœud de sortie et plusieurs nœuds d’entrée. En pondérant et en seuillant linéairement le signal d’entrée, le perceptron monocouche est capable de dériver des résultats de classification. En raison de sa simplicité et de son interprétabilité, le perceptron monocouche a attiré l’attention à l’époque et a été considéré comme une étape importante dans le développement des réseaux neuronaux. Cependant, en raison de ses limites, le perceptron monocouche ne convient qu’aux problèmes linéairement séparables et ne peut pas résoudre les problèmes non linéaires. Cela a inspiré des recherches ultérieures
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