Des données linéairement séparables
Le perceptron simple couche ou neurone formel
n’est en mesure de classifier que des données linéairement
séparables. Lorsque celles-ci ne le seront pas, nous utiliserons
un perceptron multi-couche dont nous aurons l’occasion de découvrir
les principes et le fonctionnement dans le chapitre suivant.
Comme vous le savez à présent,
des Données:linéairement séparablesdonnées linéairement séparables sont celles
pouvant être séparées par une droite.
Pour modéliser simplement ce concept nous allons utiliser
les fonctions logiques ET, OU et le OU Exclusif.
Si l’on considère deux éléments
A et B. Si un résultat dépendant de A et de B est
calculé en appliquant la logique ET (AND en anglais) pour
A et B, alors :
Maintenant, si le résultat dépend
de A et de B avec cette fois-ci la logique OU (OR en anglais).
Si l’on représente graphiquement
ces deux cas, on constate qu’ils sont linéairement séparables.
Représentation graphique des fonctions
logiques ET et OU
Considérons à présent
la règle suivante appelée Ou Exclusif ou XOR :