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ALGORITHME APPRENTISSAGE PERCEPTRON [4 fiches]

Fiche 1 1998-11-24

Anglais

Subject field(s)
  • Artificial Intelligence
DEF

In the representation of a learning process, the space of all possible weight vectors.

CONT

Each point in weight space had associated with it a certain error value. The learning process was an iterative attempt to find the weights which minimized the error.

Français

Domaine(s)
  • Intelligence artificielle
CONT

Il est utile d’introduire la représentation du perceptron dans l’espace des poids.

CONT

L'algorithme d’apprentissage du perceptron définit une marche aléatoire dans l'espace des poids(on dit encore l'espace des configurations) sur une grille construite en s’appuyant sur le poids initial et en générant les arêtes par translation des vecteurs de E’.

Espagnol

Conserver la fiche 1

Fiche 2 1998-11-24

Anglais

Subject field(s)
  • Artificial Intelligence
DEF

An algorithm for finding the desired weight vector in a perceptron model.

CONT

The delta rule is a generalization of the perceptron learning rule for which the famous perceptron convergence theorem has been proved.

Français

Domaine(s)
  • Intelligence artificielle
CONT

Théorème de convergence du perceptron : L'algorithme d’apprentissage du perceptron converge en un nombre fini de changements d’états s’il existe une solution, c'est-à-dire si la classification qu'on désire réaliser est une séparation linéaire.

Espagnol

Conserver la fiche 2

Fiche 3 1992-10-17

Anglais

Subject field(s)
  • Artificial Intelligence
CONT

The perceptron convergence theorem states, in essence, that, if the classification can be learned by the perceptron, then the procedure guarantees that it will be learned in a finite number of training cycles.

CONT

The delta rule is a generalization of the perceptron learning rule for which the famous perceptron convergence theorem has been proved.

Français

Domaine(s)
  • Intelligence artificielle
CONT

Théorème de convergence du perceptron : l'algorithme d’apprentissage du perceptron converge en un nombre fini de changements d’états s’il existe une solution, c'est-à-dire si la classification qu'on désire réaliser est une séparation linéaire.

Espagnol

Conserver la fiche 3

Fiche 4 1992-10-16

Anglais

Subject field(s)
  • Artificial Intelligence
CONT

Many network architectures do not have convergence proofs. The lack of such a proof does not mean that the network will not function properly, but there is no genuine guarantee that it will converge for any given problem.

Français

Domaine(s)
  • Intelligence artificielle
CONT

L'algorithme d’apprentissage du perceptron converge en un nombre fini de changements d’états s’il existe une solution, c'est-à-dire si la classification qu'on désire réaliser est une séparation linéaire.

Espagnol

Conserver la fiche 4

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