MOC : [[Intelligence artificielle]]
Source : https://www.youtube.com/watch?v=i1G7PXZMnSc
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Le perceptron est un composant de [[Machine Learning]].
Très simplement, il s'agit d'un "neurone" qui reçoit différents inputs. Chaque input a un poids (comprendre "coefficient multiplicateur"). On ajoute aux input un biais statique prédéfini, puis le tout est agrégé, pour donner une valeur et déboucher sur l'un des deux outcomes possibles : Yes or No, 0 ou 1.
Le perceptron peut apprendre de ses erreurs : le cas échéant, on calcule automatiquiement la marge d'erreur et on corriger les poids en fonction. C'est le [[Learning Rate]] qui détermine si l'on effectue des corrections importantes immédiatement ou non.
Un réseau de neurones complexe comporte de multiples couches de Perceptrons, effectuant ainsi des prédictions sophistiquées.