Algorithme du perceptron - Historique des versions

Pitpitt : Remplacement de texte : « ↵↵==Sources== » par «  ==Sources== »

2024-08-30T18:55:06Z

Remplacement de texte : « ↵↵==Sources== » par «  ==Sources== »

← Version précédente		Version du 30 août 2024 à 14:55
Ligne 31 :		Ligne 31 :

	Repeat step 2 until the perceptron yields the correct result for each training example. -->		Repeat step 2 until the perceptron yields the correct result for each training example. -->

	==Sources==		==Sources==

Pitpitt : Remplacement de texte : « ↵↵↵ » par «   »

2024-01-29T15:51:26Z

Remplacement de texte : « ↵↵↵ » par «   »

← Version précédente		Version du 29 janvier 2024 à 11:51
Ligne 20 :		Ligne 20 :

	'''perceptron learning algorithm'''		'''perceptron learning algorithm'''

Pitpitt : Remplacement de texte : « ↵↵ » par « ==Sources== »

2024-01-27T20:57:57Z

Remplacement de texte : « ↵↵<small> » par « ==Sources== »

← Version précédente		Version du 27 janvier 2024 à 16:57
Ligne 33 :		Ligne 33 :
	Repeat step 2 until the perceptron yields the correct result for each training example. -->		Repeat step 2 until the perceptron yields the correct result for each training example. -->

			==Sources==

	~~<small>~~

	[http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html Source : UNWS machine learning dictionary] ]		[http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html Source : UNWS machine learning dictionary] ]

	[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Pitpitt le 21 décembre 2022 à 15:19

2022-12-21T15:19:54Z

← Version précédente		Version du 21 décembre 2022 à 11:19
Ligne 1 :		Ligne 1 :
	~~[[Catégorie:Publication]]~~
	~~[[Catégorie:Apprentissage automatique‏‎]]~~
	~~[[Catégorie:UNSW]]~~


	== Définition ==		== Définition ==
	Algorithme utilisé par le [[perceptron]].		Algorithme utilisé par le [[perceptron]].
Ligne 37 :		Ligne 32 :

	Repeat step 2 until the perceptron yields the correct result for each training example. -->		Repeat step 2 until the perceptron yields the correct result for each training example. -->




Ligne 45 :		Ligne 38 :

	[http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html Source : UNWS machine learning dictionary] ]		[http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html Source : UNWS machine learning dictionary] ]

			[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Patrickdrouin le 20 décembre 2022 à 20:58

2022-12-20T20:58:37Z

← Version précédente		Version du 20 décembre 2022 à 16:58
Ligne 15 :		Ligne 15 :
	<li>si le perceptron produit 1 alors qu'il devrait produire 0, alors soustrayez le vecteur d'entrée au vecteur de poids.</li>		<li>si le perceptron produit 1 alors qu'il devrait produire 0, alors soustrayez le vecteur d'entrée au vecteur de poids.</li>
	</ul>		</ul>


	== Français ==		== Français ==

Patrickdrouin le 20 décembre 2022 à 20:58

2022-12-20T20:58:02Z

← Version précédente		Version du 20 décembre 2022 à 16:58
Ligne 9 :		Ligne 9 :
	== Compléments ==		== Compléments ==
	1. Tous les poids sont initialisés à 0.		1. Tous les poids sont initialisés à 0.

	2. Répétez jusqu'à ce que le perceptron donne le résultat correct pour chaque exemple du jeu de données :		2. Répétez jusqu'à ce que le perceptron donne le résultat correct pour chaque exemple du jeu de données :
	<ul>		<ul>

Patrickdrouin : Patrickdrouin a déplacé la page Perceptron learning vers Algorithme du perceptron

2022-12-20T20:57:23Z

Patrickdrouin a déplacé la page Perceptron learning vers Algorithme du perceptron

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(Aucune différence)

Patrickdrouin le 20 décembre 2022 à 20:57

2022-12-20T20:57:05Z

← Version précédente		Version du 20 décembre 2022 à 16:57
Ligne 1 :		Ligne 1 :
			[[Catégorie:Publication]]
	~~== en construction ==~~
	[[Catégorie:~~Vocabulary~~]]
	[[Catégorie:Apprentissage automatique‏‎]]		[[Catégorie:Apprentissage automatique‏‎]]
	[[Catégorie:UNSW]]		[[Catégorie:UNSW]]
Ligne 7 :		Ligne 5 :

	== Définition ==		== Définition ==
	~~xxxxxxx~~		Algorithme utilisé par le [[perceptron]].

			== Compléments ==
			1. Tous les poids sont initialisés à 0.
			2. Répétez jusqu'à ce que le perceptron donne le résultat correct pour chaque exemple du jeu de données :
			<ul>
			<li>si le perceptron produit 0 alors qu'il devrait produire 1, alors ajoutez le vecteur d'entrée au vecteur de poids.</li>
			<li>si le perceptron produit 1 alors qu'il devrait produire 0, alors soustrayez le vecteur d'entrée au vecteur de poids.</li>
			</ul>


	== Français ==		== Français ==
	~~xxxxxxx~~		'''algorithme du perceptron'''

			'''algorithme d'apprentissage perceptron'''

	== Anglais ==		== Anglais ==
	'''perceptron ~~learning~~'''		'''perceptron algorithm'''

	The perceptron learning algorithm:		'''perceptron learning algorithm'''



			<!-- The perceptron learning algorithm:

	1 All weights are initially set to zero.		1 All weights are initially set to zero.

	2 For each training example:		2 For each training example:

	if the perceptron outputs 0 when it should output 1, then add the input vector to the weight vector.		if the perceptron outputs 0 when it should output 1, then add the input vector to the weight vector.

	if the perceptron outputs 1 when it should output 0, then subtract the input vector to the weight vector.		if the perceptron outputs 1 when it should output 0, then subtract the input vector to the weight vector.

	Repeat step 2 until the perceptron yields the correct result for each training example.		Repeat step 2 until the perceptron yields the correct result for each training example. -->

Pitpitt : Remplacement de texte — « Catégorie:Apprentissage machine » par « Catégorie:Apprentissage automatique‏‎ »

2021-04-17T22:20:16Z

Remplacement de texte — « Catégorie:Apprentissage machine » par « Catégorie:Apprentissage automatique‏‎ »

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Ligne 2 :		Ligne 2 :
	== en construction ==		== en construction ==
	[[Catégorie:Vocabulary]]		[[Catégorie:Vocabulary]]
	[[Catégorie:Apprentissage ~~machine~~]]		[[Catégorie:Apprentissage automatique‏‎]]
	[[Catégorie:UNSW]]		[[Catégorie:UNSW]]

Pitpitt le 13 septembre 2019 à 15:53

2019-09-13T15:53:10Z

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Ligne 18 :		Ligne 18 :

	1 All weights are initially set to zero.		1 All weights are initially set to zero.

	2 For each training example:		2 For each training example:

	if the perceptron outputs 0 when it should output 1, then add the input vector to the weight vector.		if the perceptron outputs 0 when it should output 1, then add the input vector to the weight vector.

	if the perceptron outputs 1 when it should output 0, then subtract the input vector to the weight vector.		if the perceptron outputs 1 when it should output 0, then subtract the input vector to the weight vector.

Algorithme du perceptron - Historique des versions

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Pitpitt le 21 décembre 2022 à 15:19

Patrickdrouin le 20 décembre 2022 à 20:58

Patrickdrouin le 20 décembre 2022 à 20:58

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Patrickdrouin le 20 décembre 2022 à 20:57

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Pitpitt le 13 septembre 2019 à 15:53

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