perceptron-visuel/readme.md
2025-10-14 12:53:19 +02:00

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# Perceptron de Rosenblatt Simulation Interactive
### Auteur : Valentin Duflot
*(2025 Projet pédagogique et expérimental)*
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## Objectif
Cette application est une **reconstitution visuelle du perceptron de Rosenblatt (1958)**, le tout premier modèle d'apprentissage supervisé artificiel.
Elle permet de comprendre, manipuler et observer le processus d'apprentissage dun neurone artificiel de manière intuitive.
Le projet est **100 % autonome**, codé en **HTML / CSS / JavaScript pur**, sans dépendance externe.
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## Fonctionnement
- 64 **LED dentrée** représentent les pixels dun chiffre 8×8.
- 64 **potentiomètres** (potars) permettent de visualiser et dajuster les poids synaptiques.
- Un **potar central** contrôle le **biais global**.
- Un autre contrôle le **taux dapprentissage (η)**.
- Une **ampoule** et une **jauge** affichent la sortie du neurone.
Lapplication peut :
- sentraîner **manuellement**, un échantillon à la fois (`Ajuster une fois`),
- ou **automatiquement** sur un nombre défini dépoques (`▶ Entraînement auto`).
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## Dataset
Le perceptron apprend à reconnaître un **chiffre cible** (sélectionné via menu déroulant)
parmi un ensemble de **100 chiffres bruités** (10 variantes de chaque 09).
Chaque chiffre est représenté sur une matrice 8×8 binaire, inspirée du dataset **Digits**.
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## Rappel théorique
Le perceptron met à jour ses poids selon la règle :
\[
w_i ← w_i + η × (y ŷ) × x_i
\]
\[
b ← b + η × (y ŷ)
\]
où :
- \( η \) est le taux dapprentissage,
- \( y \) la sortie attendue,
- \( ŷ \) la sortie prédite.
Lentraînement vise à séparer les exemples positifs (le chiffre cible)
des autres, en ajustant les poids de manière linéaire.
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## Démonstration
Ouvre simplement le fichier `perceptron.html` dans un navigateur moderne (Chrome, Firefox, Edge).
Aucune installation requise.
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## Licence
Projet libre pour usage **éducatif, scientifique ou artistique**.
Mention de lauteur originale requise :
**© 2025 Valentin Duflot**
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## Inspirations
- Frank Rosenblatt, *The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain* (1958)
- Visualisations pédagogiques modernes (TensorFlow Playground, 2016)
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> « Cest le premier pas de la machine vers la pensée. »