Perceptron
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Le perceptron est le premier modèle de réseau de neurones inventé en 1957 par Frank Rosenblatt.
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 <math>\sum W_i e_i</math> où <math>W_i</math> est le poids de l'entrée <math>e_i</math>.
La fonction d'activation est la fonction seuil (ou fonction de Heaviside) <math>H(x)=\left\{\begin{matrix} 0 & \mathrm{si} & \sum W_i e_i < 0 \\ 1 & \mathrm{sinon}\end{matrix}\right. </math>
On trouve fréquemment une variante de ce modèle de base dans laquelle la sortie prend les valeurs -1 et 1 au lieu de 0 et 1.
[modifier] Apprentissage du Perceptron
[modifier] Loi de Hebb
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