Le perceptron est un type de neurone ou de n\u0153ud artificiel utilis\u00e9 dans l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Il repr\u00e9sente un mod\u00e8le simplifi\u00e9 d'un neurone biologique et est fondamental pour certains types de classificateurs binaires. Il fonctionne en recevant des entr\u00e9es, en les agr\u00e9geant, puis en les faisant passer par une sorte de fonction \u00e9tape. Le Perceptron est souvent utilis\u00e9 pour classer les donn\u00e9es en deux parties, ce qui en fait un classificateur lin\u00e9aire binaire.<\/p>\n
Le Perceptron a \u00e9t\u00e9 invent\u00e9 par Frank Rosenblatt en 1957 au Cornell Aeronautical Laboratory. Il a \u00e9t\u00e9 initialement d\u00e9velopp\u00e9 comme un dispositif mat\u00e9riel dans le but d\u2019imiter la cognition humaine et les processus d\u00e9cisionnels. L'id\u00e9e a \u00e9t\u00e9 inspir\u00e9e par des travaux ant\u00e9rieurs sur les neurones artificiels r\u00e9alis\u00e9s par Warren McCulloch et Walter Pitts en 1943. L'invention du Perceptron a marqu\u00e9 une \u00e9tape importante dans le d\u00e9veloppement de l'intelligence artificielle et a \u00e9t\u00e9 l'un des premiers mod\u00e8les capables d'apprendre de son environnement.<\/p>\n
Un Perceptron est un mod\u00e8le simple utilis\u00e9 pour comprendre le fonctionnement de r\u00e9seaux neuronaux plus complexes. Il prend plusieurs entr\u00e9es binaires et les traite via une somme pond\u00e9r\u00e9e, plus un biais. La sortie passe ensuite par un type de fonction \u00e9tape appel\u00e9e fonction d'activation.<\/p>\n
Le Perceptron peut \u00eatre exprim\u00e9 comme suit\u00a0:<\/p>\n