Comprendre le modèle

Dans ce modèle, on calcule le pourcentage de chance de prendre la décision de sortir. Le neurone agit comme un petit cerveau logique qui pèse le "pour" et le "contre" en fonction de deux facteurs (les variables d'entrée):

La Météo ($x_1$) : Est-ce qu'il fait beau ?
L'état du Travail ($x_2$) : Est-ce que j'ai fini ma journée ?

Comment le neurone "réfléchit" (calcule) ?

Le neurone ne se contente pas de dire "oui" ou "non". Il fait un calcul de pertinence. Voici les trois étapes clés qui se régissent l'algorithme quand on bouge un curseur :

1. La pondération (L'importance)

Chaque facteur aura une importance différente pour chacun.

Si on est un grand passionné de soleil, on mettra un poids ($w_1$) très élevé pour la météo.
Si on est très sérieux, le poids ($w_2$) du travail sera le plus fort.

2. Le biais (le tempérament de base)

Le biais ($b$) représente l'envie de sortir par défaut :

Biais positif : Un naturel fêtard. Même s'il pleut et que que l'on a du travail, on a tendance à vouloir sortir.
Biais négatif : Un naturel plutôt casanier. Il faudra que toutes les conditions soient parfaites (soleil + travail fini) pour se convaincre de bouger.

3. Le score final (z) et la probabilité

Le neurone fait la somme :

z = (Météo × Poids) + (Travail × Poids) + Biais

Ensuite, il passe ce score dans la moulinette Sigmoïde.

Si le score z est très grand (ex: +5), la probabilité sera proche de 100%.
Si le score z est très bas (ex: -5), la probabilité sera proche de 0%.
Si le score est de 0, il y a exactement 50% de chances de sortir (hésitation !).

🧠 Mon Neurone !

Modifiez les paramètres pour voir comment la probabilité de sortie change.

Configuration du Neurone

Poids 1 (Météo): 0.8

Poids 2 (Travail fini): 1.2

Biais (profil): -1.0

Données d'entrée

Il fait beau ?

Travail terminé ?

Résultat du Neurone

Pourcentage de chance de sortie : 0.00%

🧠 Mon Neurone !

Configuration du Neurone

Données d'entrée

Résultat du Neurone

Calcul détaillé (z)

Fonction Sigmoïde