Neurone apprenant en Python (Perceptron)

Après avoir découvert le modèle d'un neurone à n entrées, les élèves vont découvrir comment rechercher les poids synaptiques en fonction d'entrées et d'attendus en sortie du neurone.

Pour cela on va utiliser un modèle simplifié d'un Perceptron qui permet l'apprentissage supervisé par renforcement.

L'objectif est que le neurone puisse auto-adapter ces poids synaptiques à partir d'informations d'entrées et d'attendus.

On propose dans l'activité de reconnaitre une image de 3 pixels parmi 8 images pour simplifier la démarche.

On présente lles 8 images au neurone et on analyse si le taux de réussite est de 100% qui indiquera un apprentissage correct, sinon on modifiera les poids synaptiques.

Acticvité proposée.

Eléments de solution en Python