Implémentation d'un réseau de neurones de type McCullochs-Pitts

Bonjour à tous !

Pour un des mes cours, on m’a demandé d’implémenter un réseau neuronal dans le langage de mon choix, et pour cela d’écrire une librairie pour gérer les neurones/les couches et tout ça, et ensuite d’utiliser celle-ci pour implémenter un réseau de type McCulloch-Pitts.

Or, j’ai un problème, je ne suis pas sûr de bien savoir quoi faire pour précision, je suis mes cours dans un pays dont je ne parle pas parfaitement la langue, et il m’est ainsi compliqué de tout saisir.

Jusqu’ici, je crois avoir compris comment un réseau doit fonctionner, mais pour l’implémentation, je ne suis pas vraiment sûr

Jusqu’ici, voilà ce que j’ai :

Une classe "Neurone", une classe "Connexion" (qui représente une connexion entre deux neurones), une classe "Couche" (c’est simplement une liste de neurones au même niveau) et enfin, une classe "Réseau" qui contient toutes les couches.

Dans la logique, je crois comprendre le problème mais j’ai des petits soucis avec l’implémentation, il me manque une partie du raisonnement je pense.

Quelqu’un a des bonnes ressources ? Ou quelque chose pour m’aider ? Merci.

Salut,

Ce design avec tout plein de classes, il t’est imposé ?

Salut, désolé pour ma réponse tardive, j’avais des petits trucs à régler.

Bah il est pas exactement "imposé" mais mon prof insiste pas mal là-dessus, il dit que ce serait beaucoup plus simple

Sinon, le seul truc que je dois absolument faire c’est "disegner une librairie permettant de gérer les valeurs internes des neurones, de les groupes en couches et réaliser des synapses"

Voilà le repo avec ce que j’ai fait jusqu’ici : https://github.com/Orsucciu/NeuroP1

Edit : cet article est super bien https://zestedesavoir.com/articles/1654/deep-learning-cest-quoi/