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Théorème de convergence du perceptron

Ère : Naissance de l’IA · années 1950–années 1970

Frank Rosenblatt a démontré la propriété de convergence de l’algorithme d’apprentissage du perceptron, montrant que si les données sont linéairement séparables, le perceptron convergera assurément.

Frank Rosenblatt

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Sources et éléments étayés

  1. Principles of Neurodynamics: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms

    Cornell Aeronautical Laboratory / Defense Technical Information Center · Type de source : Article

    L’énoncé et la démonstration, par Rosenblatt lui-même, du théorème de convergence du perceptron pour des données linéairement séparables. La démonstration devenue standard a été publiée séparément par Novikoff en 1962.

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