un réeseau de neurones à 3 entrées, 1 couche cachée constituée de 3 neurones, et 2 neurones en sortie (un neurone pour la classe clou dont la valeur est 1, et l’autre vis dont la valeur est 0), des poids pour chaque neurone de notre reseau.
Notre programme se décompose en 6 parties :
- Initialisez le reseau.
- Forward Propagate.
- Erreur de Back Propagate.
- Reseau d’entrainement.
- Predire.
- Etude sur notre dataset. Ces étapes que nous avons suivi, pour implémenter l’algorithme de backprobagation