Perceptron multicouche: Algorithme d'histoire et d'entraînement

Cette séance de cours couvre le développement historique des réseaux de neurones artificiels, en commençant par l'unité logique de seuil et le perceptron. L'instructeur explique l'algorithme d'entraînement pour le perceptron, en se concentrant sur la méthode de descente en gradient. La séance de cours présente ensuite le perceptron multicouche, discutant de son architecture, des fonctions d'activation et de l'algorithme de rétropropagation. L'importance de la conception des fonctionnalités et les limites des modèles linéaires sont également abordées. L'instructeur montre comment un perceptron multicouches peut se rapprocher de toute fonction continue et les défis dans l'interprétation de ses opérations.