Qu’est-ce que le Perceptron ?

Perceptron est un réseau de neurones monocouche et un perceptron multicouche est appelé Réseaux de neurones.

Perceptron est un classificateur linéaire (binaire). En outre, il est utilisé dans l’apprentissage supervisé. Cela aide à classer les données d’entrée données. Mais comment ça marche ?

Un réseau neuronal normal ressemble à ceci comme nous le savons tous

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Comme vous pouvez le voir, il a plusieurs couches.

Le perceptron se compose de 4 parties.

1. Valeurs d’entrée ou Une couche d’entrée
2. Poids et biais
3. Somme nette
4. Fonction d’activation

POUR INFO: Les réseaux de neurones fonctionnent de la même manière que le perceptron. Donc, si vous voulez savoir comment fonctionne le réseau de neurones, apprenez comment fonctionne perceptron.

Mais comment ça marche ?

Le perceptron fonctionne sur ces étapes simples

a. Toutes les entrées x sont multipliées par leurs poids w. Appelons-le k.

b. Ajoutez toutes les valeurs multipliées et appelez-les Somme pondérée.

c. Appliquez cette somme pondérée à la fonction d’activation correcte.

Par Exemple : Fonction d’Activation De Pas D’Unité.