Comme dis dans le titre j'aurai voulu un peu d'aide pour comprendre certain point sur les perceptron et réseaux de neurones.
Tout d'abord j'ai compris l'essentiel y aura pas besoin de revoir tout:
un perceptron simple reçoit des inputs associé a un poids, ensuite on fait la somme des entrées et des poids et on y passe par un fonction d'activation, le résultat nous donne une suggestion ou résultat prévisionnel.
Néanmoins j'ai beaucoup de mal a comprendre comment on sélectionne ses inputs et sa fonction d'activation.
Voila ce que j'ai fais pour le moment :
package Core;
import java.awt.Color;
import java.awt.Point;
public class Neuron {
/*** Attributs ***/
private Point[] p; // un tableau de point;
private double[] weights; // un poid pour un rgb
private int output;
/*** Constructeurs ***/
public Neuron(Point... p) {
this.p = p; // on reccupère les inputs
this.weights = new double[this.p.length]; // on initialise les poids
this.output = 0;
for(double val: this.weights) {
val = Math.random();
}
}
/*** Getters et Setters ***/
/*** Methodes ***/
public double Sum() {
double sum = 0.;
for(int i=0;i<this.p.length;i++) {
sum += this.p[i].x * this.weights[i] + this.p[i].y * this.weights[i];
}
return sum;
}
public void Sign(double sum) {
if(sum > 0) {
this.output = 1;
}else {
this.output = 0;
}
}
}
package Core;
import java.awt.Color;
import java.awt.Point;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Point[] p = {new Point(0,0), new Point(-2,-1), new Point(4,0), new Point(1,1)};
Neuron n = new Neuron(p);
n.Sign(n.Sum());
}
}
Voila si vous avez des remarque des conseils, des liens que j'ai pas encore visité ce qui doit etre rare lol je prend tout Merci d'avance
Theorie Perceptron
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