Neurone Artificiel 

Introduction

Cette applet illustre la structure de base et le comportement d'un neurone simple.

Auteur

L'applet originale a été écrite par Fred Corbett, et est disponible ici.  Elle a ensuite été modifiée par Olivier Michel et Alix Herrmann.

Théorie

Le premier modèle computationel d'un neurone artificiel fut proposé par McCulloch et Pitts en 1943. Le modèle de neurone présenté ici est simulaire à celui de McCulloch et Pitts, même s'il ne lui correspond pas exactement.

Le modèle général de neurone artificiel comporte cinq composants, énumérés dans la liste ci-dessous (l'indice i indique la i-ème entrée ou le i-ème poids synaptique).
 

  1. Un ensemble d'entrées, xi.
  2. Un ensemble de poids, wi.
  3. Un seuil, u.
  4. Une fonction d'activation, f.
  5. Un seul neurone de sortie, y.

Applet

Comme vous pouvez le voir ci-dessous, un neurone artificiel est une structure très simple. Ce neurone a seulement deux entrées, mais en général il y en a davantage.

Cliquez ici to voir les instructions. Il peut être utile d'ouvrir une nouvelle fenêtre du navigateur pour ces instructions de manière que vous puissiez voir à la fois ces instructions et l'applet.
 

 

Questions

  1. En utilisant la fonction d'activation de pas unitaire, déterminez un ensemble de poids (et une valeur de seuil) qui va produire la classification suivante :
    2. x1 x2 sortie
    -0.2 0.5 0
    0.2 -0.5 0
    0.8 -0.8 1
    0.8 0.8 1
    Essayez de le faire sur le papier dans un premier temps, et testez le ensuite sur l'applet.
     
  2. Pour quelle applications les différentes fonctions d'activation pourraient-elle être utilisées ?
  3. [Question sur le papier] Ce modèle n'est pas un modèle dynamique : la sortie apparaît immédiatement. Supposez plutôt que le neurone ne réagit pas instantanément. Quelle consequences cela peut-il engendrer ?