APPRENTISSAGE PROFOND ou DEEP LEARNING
Le perceptron
En 1957, un psychologue américain, Frank Rosenblatt (1928-1971), met au point un algorithme d’apprentissage pour des réseaux de neurones formels à deux couches qu’il appelle des « perceptrons », car ils reproduisent selon lui les capacités de perception des rétines.
Or, si Walter Pitts avait bien montré que les réseaux de neurones à trois couches pouvaient réaliser n’importe quelle fonction logique, il n’en va pas de même pour les réseaux à deux couches, tant s’en faut. En 1969, Marvin Minsky (1927-2016) démontre que la procédure d’apprentissage décrite par Frank Rosenblatt n’apprend que des fonctions très simples, dites linéairement séparables. Ainsi une fonction logique aussi élémentaire qu’un « ou » exclusif – qui vaut 1 si l’une de ses deux entrées est égale à 1 et l’autre à 0, et 0 sinon – ne saurait être réalisée, et a fortiori apprise, sur un perceptron à deux couches.
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Écrit par
- Jean-Gabriel GANASCIA : professeur des Universités, faculté des sciences, Sorbonne université, Paris
Classification
Pour citer cet article
Jean-Gabriel GANASCIA. APPRENTISSAGE PROFOND ou DEEP LEARNING [en ligne]. In Encyclopædia Universalis. Disponible sur : (consulté le )
Média
Réseau de neurones formels
Encyclopædia Universalis France
Autres références
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APPRENTISSAGE, psychologie
- Écrit par Daniel GAONAC'H, Jean-François LE NY
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Voir aussi
