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En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le perceptron multicouche (multilayer perceptron MLP en anglais) est un type de réseau neuronal artificiel organisé en plusieurs couches. Un perceptron multicouche possède au moins trois couches : une couche d'entrée, au moins une couche cachée, et une couche de sortie. Chaque couche est constituée d'un nombre (potentiellement différent) de neurones. L'information circule de la couche d'entrée vers la couche de sortie uniquement : il s'agit donc d'un réseau à propagation directe (feedforward). Les neurones de la dernière couche sont les sorties du système global.
Le perceptron a été inventé en 1957 par Frank Rosenblatt au Cornell Aeronautical Laboratory[1],[2]. Dans cette première version le perceptron était alors mono-couche et n'avait qu'une seule sortie à laquelle toutes les entrées étaient connectées.
- ↑ (en) Frank Rosenblatt, « The Perceptron, A perceiving and recognizing automaton », Cornell Aeronautical Laboratory, (lire en ligne
[PDF]).
- ↑ Frank Rosenblatt, « The Perceptron: A Probabilistic Model For Information Storage And Organization in the Brain », Psychological Review, vol. 65, no 6, , p. 386–408 (PMID 13602029, DOI 10.1037/h0042519, S2CID 12781225, CiteSeerx 10.1.1.588.3775)
