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Perceptron simple

Perceptron

Implementation d'un perceptron pour la porte AND

import random

class Perceptron:
  def __init__(self, n_inputs):
      # Initialisation aleatoire des poids
      self.weights = [random.uniform(-1, 1) for _ in range(n_inputs)]
      self.bias = random.uniform(-1, 1)
      self.learning_rate = 0.1

def predict(self, inputs):
      # Somme ponderee
      total = sum(w * x for w, x in zip(self.weights, inputs))
      total += self.bias
      # Fonction d'activation (step)
      return 1 if total > 0 else 0

def train(self, inputs, target):
      prediction = self.predict(inputs)
      error = target - prediction
      # Mise a jour des poids
      for i in range(len(self.weights)):
          self.weights[i] += self.learning_rate * error * inputs[i]
      self.bias += self.learning_rate * error

# Donnees d'entrainement pour la porte AND
training_data = [
  ([0, 0], 0),
  ([0, 1], 0),
  ([1, 0], 0),
  ([1, 1], 1),
]

# Entrainement
p = Perceptron(2)
for epoch in range(100):
  for inputs, target in training_data:
      p.train(inputs, target)

# Test
print("Perceptron entraine pour la porte AND:")
for inputs, _ in training_data:
  result = p.predict(inputs)
  print(f"  {inputs[0]} AND {inputs[1]} = {result}")

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Limitations

Seule la bibliotheque standard Python est disponible
Les packages comme NumPy, Pandas, etc. ne sont pas pre-charges (chargement possible mais lent)
L'execution se fait entierement dans le navigateur

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