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l_intelligence_du_semaphore

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   * **[[https://fr.wikipedia.org/wiki/Sigmo%C3%AFde_(math%C3%A9matiques)|Sigmoïde]]**  sur Wikipedia fr   * **[[https://fr.wikipedia.org/wiki/Sigmo%C3%AFde_(math%C3%A9matiques)|Sigmoïde]]**  sur Wikipedia fr
 Elle représente la fonction de répartition de la loi logistique. Elle est souvent utilisée dans les réseaux de neurones parce qu'elle est dérivable, ce qui est une contrainte pour l'algorithme de [[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9tropropagation_du_gradient|rétropropagation]] de [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Perceptron_multicouche#Perceptron_multicouche_%C3%A0_r%C3%A9tropropagation|Werbos]]. La forme de la dérivée de sa fonction inverse est extrêmement simple et facile à calculer, ce qui améliore les performances des algorithmes.  Elle représente la fonction de répartition de la loi logistique. Elle est souvent utilisée dans les réseaux de neurones parce qu'elle est dérivable, ce qui est une contrainte pour l'algorithme de [[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9tropropagation_du_gradient|rétropropagation]] de [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Perceptron_multicouche#Perceptron_multicouche_%C3%A0_r%C3%A9tropropagation|Werbos]]. La forme de la dérivée de sa fonction inverse est extrêmement simple et facile à calculer, ce qui améliore les performances des algorithmes. 
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