Bonjour,

Je viens de découvrir il y a peu ce concept des réseaux de neurones. Je trouve cela très intéressant et j'ai voulu en programmer un simple après avoir lu le cours dédié à ce sujet. Seulement je ne comprend pas très bien en lisant le cours la différence entre la méthode du gradient et celle de Widrow-Hoff. Pour moi c'est la même chose :
on montre à un neurone l'entrée X (vecteur) et la sortie voulue (y)
on calcule la sortie
Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
s=g(X,W)
puis pour chaque poids (correspondant à la i-ième entrée) :
Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
Wi <= Wi + alpha*(y-s)*Xi
Je ne sais pas à laquelle des deux méthodes ceci correspond. Quelqu'un peut-il m'éclairer ? Merci