perceptron multicouche

Multilayer Perceptron (MLP) Neural Network (NN) for regression problem trained by backpropagation (backprop) La représentation schématique de l'apprentissage du perceptron multicouche e. {\displaystyle {\frac {d}{dx}}\sum _{i}x_{i}=\sum _{i}{\frac {d}{dx}}x_{i}} ∂ Comparaison de la sortie du réseau avec la sortie ciblée. Un peu de const-correctness ne ferait pas de mal non plus. Today we're going to add a little more complexity by including a third layer, or a hidden layer into the network. International Journal of Innovation and Applied Studies (IJIAS) is a peer reviewed multidisciplinary international journal publishing original and high-quality articles covering a wide range of topics in engineering, science and technology. Notify me of follow-up comments by email. A multilayer perceptron (MLP) is a class of feedforward artificial neural network (ANN). Il n'y pas de questions stupides, juste des gens stupides ! Il permet ensuite de modifier ces paramètres proportionnellement à leur impact sur la précision de la prédiction, dans le but d'atteindre après plusieurs itérations le minimum global de la fonction objectif. maintenant petit conseil, pense sous forme de matrice, car le jour ou tu voudra avancer dans ce domaine c'est en réalisant les calcules par matrice grâce a la gpu qu'il faudra faire, ton cpu meme avec multi thread vas très vite galérer a traiter les réseaux de neurones surtout en apprentissage . e Le gradient Inside MLP there are a lot of multiplications that map the input domain (784 pixels) to the output domain (10 . J Perceptron multicouche. My doc is the first part of my train for example [4.9, 3.0, 1.4, 0.2] but I'm currently having problems making the perceptron prediction for my class. Définition de l'augmentation ou de la diminution nécessaire pour obtenir cette valeur (erreur locale). You can vote up the ones you like or vote down the ones you don't like, and go to the original project or source file by following the links above each example. You can download the paper by clicking the button above. Calcul, pour chacun des neurones, de la valeur de sortie qui aurait été correcte. multilayer perceptron definition. Perceptron multicouche à rétropropagation. Son expression est donc : Soit Souvent dans la théorie ça l'est... dans la pratique, sauf les bibliothèques d'envergure, sinon c'est le bordel. ∑ C'est rare de voir un code source bien ficelé ! Avantages: Les embeddings permettent une réduction de la dimension; dans certains cas, leur utilisation donne des . Pour lundi, je dois mettre au point pour l'IA un perceptron multicouche en C++. {\textstyle {\vec {\nabla }}} k Pages pour les éditeurs déconnectés en savoir plus, modifier - modifier le code - modifier Wikidata. Les poids sont représentés dans les matrices The network can also be monitored and modified during training time. à un instant θ Le gradient indique la direction vers le maximum de la fonction objectif, et son opposé mène donc vers le minimum[11],[12]. i Chaque couche est constituée d'un nombre variable de neurones, les neurones de la dernière couche (dite « de sortie ») étant les sorties du système global. Vous pouvez rédiger votre message en Markdown ou en HTML uniquement. Ici, cette détermination s'effectue au travers d'un algorithme de rétropropagation. [13], c'est-à-dire une matrice contenant les dérivées partielles de la fonction objectif vectorielle sur toute la couche [14], avec : En utilisant le théorème de dérivation des fonctions composées, la variation de la fonction objectif par rapport à l'un des poids est[15] : Avec Pour minimiser ces erreurs – et donc la fonction objectif –, l'algorithme du gradient est le plus souvent utilisé[7]. Présentation d'un motif d'entraînement au réseau. Download. Les premiers réseaux de neurones n'étaient pas capables de résoudre des problèmes non linéaires ; cette limitation fut supprimée au travers de la rétropropagation [1] du gradient de l'erreur dans les systèmes multicouches, proposé par Paul Werbos en 1974 et mis au point douze années plus tard, en 1986 par David Rumelhart . ∇ By Saoud MOULOUD. Les premiers réseaux de neurones n'étaient pas capables de résoudre des problèmes non linéaires ; cette limitation fut supprimée au travers de la rétropropagation [1] du gradient de l'erreur dans les systèmes multicouches, proposé par Paul Werbos en 1974 et mis au point douze années plus tard, en 1986 par David Rumelhart . Salut ! Représentation des fonctions de poids w : •Représentation linéaire des poids par rapport à une base de B-Splines, d'ondelettes, de fonctions trigonométriques… : •Représentation non linéaire des poids par un perceptron multicouche multidimentionnel. = Name * Email * Website. x Leave a Comment / Uncategorized . Le perceptron multicouche (multilayer perceptron MLP) est un type de réseau neuronal artificiel organisé en plusieurs couches au sein desquelles une information circule de la couche d'entrée vers la couche de sortie uniquement ; il s'agit donc d'un réseau à propagation directe (feedforward). Question3 : Le perceptron est un : Neurone de base Neurone formel Un réseau particulier de neurones Aucune réponse correcte Question4 : La reconnaissance optique de l'écriture est : Moins difficile si l'écriture est manuscrite. Pour ceux qui connaissent pas le perceptron, bah je peux pas vraiment les aider, j'ai même pas compris moi même (on a un très mauvais prof.). Required fields are marked * Comment. This network can be built by hand, created by an algorithm or both. Les individus à classer sont codés par 4 attributs réels (ils appartiennent donc à R4) et sont répartis en 3 classes noté C1, C2 et C3. Menu. t Dans le perceptron multicouche à rétropropagation, les neurones d'une couche sont reliés à la totalité des neurones des couches adjacentes. Alors j'ai un léger soucis. {\textstyle \nabla _{i}} The vector-valued function is called the output of the hidden layer.Note how the output is an affine transformation of the hidden . La méthode SVM et les réseaux neuronaux de convolution (CNN), avec des pixels-pairs ou d'ensemble, sont utilisées comme algorithmes de comparaison. Identiquement difficile dans les deux cas. {\displaystyle \theta } , alors l'ensemble des gradients de cette couche peuvent être stockés et manipulés dans une matrice jacobienne un scalaire, le taux d'apprentissage, et It can solve binary linear classification problems. Recently I've looked at quite a few online resources for neural networks, and though there is undoubtedly much good information out there . Toutes les méthodes ont été testées avec trois ensembles . i le gradient sur un perceptron de la couche To browse Academia.edu and the wider internet faster and more securely, please take a few seconds to upgrade your browser. Les premiers réseaux de neurones n'étaient pas capables de résoudre des problèmes non linéaires ; cette limitation fut supprimée au travers de la rétropropagation [1] du gradient de l'erreur dans les systèmes multicouches, proposé par Paul Werbos (en) en 1974 et mis au point douze années plus tard, en 1986 par David Rumelhart (en). α Included in this folder are: IntroductionIn an agricultural country like India, the success or failure of crops and water scarcity in any year is a matter of greatest concern and these problems are highly associated with the behaviour of the summer monsoon rainfall. {\textstyle \theta } Starlink Internet Cost. Perceptron multicouche python - Meilleures réponses Perceptron multicouche - Meilleures réponses Programmer en java avec visual studio - Forum - Java à la sortie d'un perceptron pour des entrées données, on peut calculer l'écart avec la prédiction grâce à une fonction objectif Via la méthode du perceptron multicouche, idéale pour gérer un ranking, le réseau social y a recours pour personnaliser le newsfeed ou les résultats de son moteur de recherche. This is a class for sequentially constructing and training multi-layer perceptron (MLP) models for classification and regression tasks. la dérivée partielle de la fonction d'activation, et {\displaystyle \operatorname {W} } First, existing results on general representation capabilities enjoyed by the PMC architecture are surveyed, independently of any learning algorithm . L'Algorithme de rétro-propagation de gradient dans le perceptron multicouche: Bases et étude de cas ISSN : 2028-9324 Vol. Etienne Toyi. -Edité par Matheau85gyque 23 février 2018 à 18:50:24. Perceptron is a classification algorithm which shares the same underlying implementation with SGDClassifier. Perceptron multicouche. A Perceptron library for C/C++ The library enables to create perceptrons with desired number of inputs and customized train rate. En développant et en utilisant la règle de dérivation des sommes 2021 284 Nsenge Mpia Héritier and Inipaivudu Baelani . {\displaystyle \nabla } détermination de la structure du réseau. Academia.edu no longer supports Internet Explorer. Cette étude évalue les performances d'un perceptron multicouche entraîné avec la décomposition des valeurs propres (MLP-ED). se fait tel que : avec where is a -vector (the input), is an matrix (called input-to-hidden weights), is a -vector (called hidden units offsets or hidden unit biases), is an -vector (called output units offset or output units biases), and is an matrix (called hidden-to-output weights).. INTRODUCTION La lumière émise par le soleil est diffusée et absorbée par l'atmosphère avant d'être captée par les radiomètres embarqués à bord des satellites. ∇ Un perceptron multicouche est capable d'approximer des fonctions de forme très différente. Vous n'avez pas les droits suffisant pour supprimer ce sujet ! By using our site, you agree to our collection of information through the use of cookies. C Launching Visual Studio Code. In this paper, we proposed the fuzzy multilayer perceptron which is composed of the ART1 and the fuzzy neural network. Définition. Previously, Matlab Geeks discussed a simple perceptron, which involves feed-forward learning based on two layers: inputs and outputs. ∂ And this perceptron tutorial will give you an in-depth knowledge of Perceptron and its activation functions. I.e., if z is greater than a threshold theta, we predict class 1, and 0 otherwise: The differences between the Perceptron and Adaline. {\displaystyle \operatorname {B} } En général pour plus de souplesse on attribut les biais aux neurones caché mais, ils peuvent aussi être attribué aux sorties. 1uz Turbo Kit. i des paramètres, après avoir été multiplié par le taux d'apprentissage. Le perceptron multicouches | Le perceptron multi-couches - Deep learning - - Le perceptron multicouche est le premier réseau de neurones à avoir trouvé de nombreuses applications pratiques telles que la reconnaissance de fleurs, la détection de fraudes, etc.. Il peut être utilisé pour toutes tâches de classification supervisées. COMMANDE NEURONALE DIRECT AVEC MODELE INVERSE EN UTILISANT LE PERCEPTRON MULTICOUCHE. [8]. , puis ajouté au vecteur There was a problem preparing your codespace, please try again. If this value has the same sign as the label of . la main à l'aide d'un perceptron multicouche est choisie parce que la tâche est complexe mais bien étudiée et parce que le réseau ne comporte pas trop de neurones. To learn more, view our Privacy Policy. Durant la phase d'apprentissage, après avoir calculé les erreurs du réseau de neurones, il est nécessaire de les corriger afin d'améliorer ses performances. Dans ce premier tutoriel sur Tensorflow, nous créerons un réseau de neurone type perceptron multicouche; celui-ci sera entraîné sur une base de donnée de ch. In this article, we'll be taking the work we've done on Perceptron neural networks and learn how to implement one in a familiar language: Python. Perceptron multicouche à rétropropagation. Machine Learning, Réseau de neurones, Perceptron Multicouche, Approximation universelle, ROC, bagging Le marché de l'assurance non-vie, en particulier celui de l'Auto est fortement concurrentiel. -Calcul du signal d'erreur sur la couche de sortie, -Calcul du signal d'erreur sur la couche cachée, -Correction des poids synaptiques de la couche de sortie, -Correction des poids synaptiques de la couche cachée, Il te faudra détruire tes objets dans les conteneurs (Vector) car tu stocke des pointeurs. (qui plus est, sans pointeur intelligents ?). Dried Robusta Coffee Bean Quality Classification Using Convolutional Neural Network Algorithm The perceptron is an online algorithm, which means it processes the instances in the training set one at a time. o Excellente implémentation. Le perceptron multicouche apprentissage : retropropagation de l'erreur Calcul activations unités cachées Calcul activations unités de sortie Unités cachées Unités d'entrée Unités de sortie i a aj k a 1 2 3 j ( ) j ij i j i a f S S aW = =∑ k ( ) k jk j k j a f S S a W = =∑ Calcul de l'erreur sur les unités de sortie Calcul de l . A perceptron is a neural network unit (an artificial neuron) that does certain computations to detect features or business intelligence in the input data. Perceptron multicouche. {\displaystyle \operatorname {C} } Résumé Dans cet article, nous présentons la capacité qu'on les processeurs généralistes actuels à simuler en temps réel (cadence vidéo) les réseaux de neurones allant du perceptron multicouche au réseau de fonctions à base radiale (RBF). MAE Ajustement du poids de chaque connexion vers l'erreur locale la plus faible. L'algorithme du gradient permet donc de trouver les paramètres Pas de panique, on va vous aider ! Related Papers. Perceptron multicouche avec deux couches cachées (image tirée de [11]). 2017. In reference to Mathematica, I'll call this function unit_step. ∑ Au contraire, l'erreur moyenne absolue ( MLP uses backpropogation for training the network. Département de génie électrique et de génie informatique, Université Laval, Québec, 8 p. Cornec, M. and Bertail, P. (2009) Validation Croisée et Modèles Statistiques Appliquées. Perceptron simple Perceptron multi-couches Nicolas P. Rougier Master 2 - Sciences Cognitives Université de Bordeaux fLe cerveau humain • Nombre de neurones dans le cerveau humain : 100 milliards • Nombre moyen de connexions par neurone : 10 000 • 1mm3 de cortex contient un 1 milliard de connexions fLe neurone biologique . le gradient de la fonction objectif[9]. A Perceptron in just a few Lines of Python Code. An MLP is characterized by several layers of input nodes connected as a directed graph between the input and output layers. Il est essentiellement formé de plusieurs couches de perceptron. In fact, Perceptron() is equivalent to SGDClassifier(loss="perceptron", eta0=1, learning_rate="constant", penalty=None) . Versions 0.20 (VB6) et 0.53 (VB .Net) du 04/06/2005 Introduction : Le Perceptron multicouche Un réseau de neurones (RN) du type Perceptron multicouche (MultiLayerPerceptron) est capable d'apprendre à peu près n'importe quoi : une porte logique XOR, une fonction sinus, les lettres de l'alphabet (OCR), les taches solaires, les résultats du loto, le CAC40. perceptron(hardlimitTF,perceptronLF) takes a hard limit transfer function, hardlimitTF, and a perceptron learning rule, perceptronLF, and returns a perceptron.In addition to the default hard limit transfer function, perceptrons can be created with the hardlims transfer function. Attribution d'un blâme à tous les neurones précédents. i i Vous utilisez un navigateur obsolète, veuillez le mettre à jour. Calcul de l'erreur en sortie de chacun des neurones du réseau. A Classifier that uses backpropagation to classify instances. d Veuillez utiliser un navigateur internet moderne avec JavaScript activé pour naviguer sur OpenClassrooms.com. Pluie. / Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. x Perceptron multicouche à rétropropagation. y Leave a Reply Cancel reply. Tu devrais utilisé un fonction Heaviside ou sigmoïde avec un biais de 0.5 sur ta sortie, Et enfin comme dit précédemment ajoute le pas êta lors de la correction des poids synaptiques qui est essentiel pour contrôler la décente de gradient et évite les apprentissages trop long ou instable. L'approche de simulation Monte Carlo a été utilisée pour entraîner plusieurs bases de données générées en variant la structure interne du modèle 3-MLP des cas . On nous a filé un algo assez approximatif, donc en fait je pense que seuls ceux qui maîtrisent le perceptron multicouches pourront . -Edité par Spleeen 27 octobre 2013 à 16:38:45. Here's a simple version of such a perceptron using Python and NumPy. Enter the email address you signed up with and we'll email you a reset link. {\displaystyle y} Parizeau, M. (2012) Le perceptron multicouche et son algorithme de rétro propagation des erreurs. Lorsqu'il y a plusieurs paramètres à optimiser, il est exprimé comme un vecteur, parfois noté Recommencer à partir de l'étape 4, sur les neurones précédents en utilisant le blâme comme erreur. Example d'un script python pour créer un perceptron multicouche. Les données de sortie sont .  : L'apprentissage s'arrête lorsque les paramètres convergent vers des valeurs, et que la dérivée de la fonction objectif vaut 0. et Présentation du cours GIF-4101 / GIF-7005, Introduction à l'apprentissage automatique.Semaine 7 - Perceptron multicouche, capsule 1 - Modèle du perceptron mu. {\displaystyle \partial y/\partial o} Exemples : Voici deux scénarios utilisant la procédure MLP : θ La modification des paramètres 32 No. Download C/C++ Perceptron for free. python tensorflow numpy python3 perceptron ia cupy Updated Sep 24, 2020; Python; AKosmachyov / ML_and_data_mining Star 0 Code Issues Pull requests python mnist perceptron sklean Updated Jan 12, 2021 . 1. Celui-ci nécessite de la part de l'assureur d'être à la fois commercialement viable et de couvrir son risque au « juste prix ». Pingback: Focus : Le Réseau de Neurones Artificiels ou Perceptron Multicouche - Pensée Artificielle. C The network can also be monitored and modified during training time. Ces liaisons sont soumises à un coefficient altérant l'effet de l'information sur le neurone de destination. Content created by webstudio Richter alias Mavicc on March 30. Perceptron Multicouche By Fouad Badran, Moustapha Lebbah and Sylvie Thiria Topics: [INFO] Computer Science [cs], [MATH.MATH-ST] Mathematics [math]/Statistics [math.ST] Ainsi, le poids de chacune de ces liaisons est l'élément clef du fonctionnement du réseau : la mise en place d'un Perceptron multicouche pour résoudre un problème passe donc par la détermination des meilleurs poids applicables à chacune des connexions inter-neuronales. Perceptron multicouche à rétropropagation, Rumelhart, D. E., Hinton, McClelland, and Williams, R. J. Sorry, preview is currently unavailable. The following are 30 code examples for showing how to use sklearn.linear_model.Perceptron().These examples are extracted from open source projects. k This network can be built by hand, created by an algorithm or both. Oui car on est sur un progression du temps de calcul qui dépend du nombre de connexions mais de manière exponentiel. Neural Networks - A Multilayer Perceptron in Matlab. IJIAS is an open access journal that publishes papers submitted in English, but also in French, Spanish and Arabic. edit: bon j'ai répondu rapidement donc je reviens un peut plus en profondeur. The model has an accuracy of 91.8%. La procédure Perceptron multicouche produit un modèle de prévision pour une ou plusieurs variables (cible) dépendantes en fonction de valeurs de variables de prédicteur. / Given a set of features \(X = {x_1, x_2, ., x_m}\) and a target \(y\), it can learn a non-linear function . B Academia.edu uses cookies to personalize content, tailor ads and improve the user experience. Calcule la sortie d'un perceptron multicouche défini par ces matrices de para-mètres w1 et w2 function [w1 w2] = mlpfit(xi, yi, w1, w2) Estime les paramètres d'un perceptron multicouche à partir de l'échantillon (xi, yi) 2.2 Réglage des pas Nous avons choisi la méthode Rprop pour régler les pas au fur et à mesure des itérations. Moins difficile si l'écriture est non manuscrite. {\textstyle \nabla C} C Multi-layer Perceptron (MLP) is a supervised learning algorithm that learns a function \(f(\cdot): R^m \rightarrow R^o\) by training on a dataset, where \(m\) is the number of dimensions for input and \(o\) is the number of dimensions for output. UTILISATION DE PERCEPTRON MULTICOUCHE POUR L'INVERSION DES DONNEES RADIOMETRIQUE SUR LES OCEANS I. A multilayer perceptron (MLP) is a feedforward artificial neural network that generates a set of outputs from a set of inputs. {\displaystyle X} dans ton cas tu utilise un apprentissage, et celui-ci en plus de mettre a jour, les poids peut aussi mettre a jours les biais. {\displaystyle \theta } Then let's create the step function. X neurones proposés, le réseau choisi pour ce travail est un Afin d'éviter le « surapprentissage », l'arrêt précoce est perceptron multicouche qui a la propriété d'approximation utilisé ; cette méthode consiste à arrêter l'apprentissage universelle. Le perceptron multicouche (multilayer perceptron MLP) est un type de réseau neuronal formel organisé en plusieurs couches au sein desquelles une information circule de la couche d'entrée vers la couche de sortie uniquement ; il s'agit donc d'un réseau à propagation directe (feedforward).Chaque couche est constituée d'un nombre variable de neurones, les neurones de la . x Attention à la fuite mémoire ! Pour connecter un réseau de neurones artificiel avec des neurones, une technique de manipulation rapide des neurites est utilisée et caractérisée. système à l'aide d'un perceptron multicouches reste la . La procédure Perceptron multicouche produit un modèle de prévision pour une ou plusieurs variables (cible) dépendantes en fonction de valeurs de variables de prédicteur. θ ∑= i ii )t(w)t(w φ Séminaire SMASH 8 octobre 2004 10. → d The application of Artificial Neural Network and k-Nearest Neighbour classification models in the scouting of high-performance archers from a selected fitness and motor skill performance parameters L'identification des méthodes de classification de réseaux de neurones artificiels et des k plus proches voisins dans le dépistage des archers de haute performance à partir d'une sélection . It will take two inputs and learn to act like the logical OR function. TensorFlow - Apprentissage de Perceptron multicoucheLe perceptron multi-couches définit l'architecture la plus compliquée des réseaux de neurones artificiels. Exemples : Voici deux scénarios utilisant la procédure MLP : -Edité par Ksass`Peuk 27 octobre 2013 à 19:00:27, Posez vos questions ou discutez informatique, sur le Discord NaN | Tuto : Preuve de programmes C, Mille merci pour ce code qui nous a permis de développer un perceptron multicouches en JAVA.Â, Je veux un code pour ce titre "Réaliser un perceptron (en C ou Java) qui classifie des fleurs selon lestypes Setosa et Versicolor.". θ i d ∇ {\displaystyle \partial C/\partial y} A comprehensive description of the functionality of a perceptron is out of scope here. Vous pouvez faireÂ, Pour bien faire, il faudrait étendre la fonction d'activation de tes neurones à autre chose que la fonction sigmoïde. About us; DMCA / Copyright Policy; Privacy Policy; Terms of Service The other option for the perceptron learning rule is learnpn. y First, let's import some libraries we need: from random import choice from numpy import array, dot, random. {\displaystyle \theta } RÉSUMÉ Des modèles reposant sur un réseau de neurones artificiels (de type perceptron multicouche) et sur la régression logistique binaire ont été comparés. Ce parallèle portait sur leur capacité de différentiation entre sujets sains et individus présentant une altération de la tolérance au glucose ou un diabète sucré diagnostiqué De nos jours, il est l'un des modèles les plus . proposons un algorithme d'élagage du réseau basé sur . The perceptron can be used for supervised learning. Parmi tous les réseaux de celui de Levenberg-Marquardt (HAGAN et MENHAJ , 1994). characteristics of a multilayer perceptron neural network in nonlinear regression. Then, in the Perceptron and Adaline, we define a threshold function to make a prediction. [2], le plus souvent l'erreur quadratique moyenne (abrégée Les premiers réseaux de neurones n'étaient pas capables de résoudre des problèmes non linéaires ; cette limitation fut supprimée au travers de la rétropropagation[1] du gradient de l'erreur dans les systèmes multicouches, proposé par Paul Werbos (en) en 1974 et mis au point douze années plus tard, en 1986 par David Rumelhart (en). il te faut des biais, fait les limites de ta sigmoïde celle-ci tend vers 0.5 pour x=0 , il faut donc modifier le biais dans ton cas. The perceptron was intended to be a machine, rather than a program, and while its first implementation was in software for the IBM 704, it was subsequently implemented in custom-built hardware as the "Mark 1 perceptron". Réseaux de Neurones Artificiels Manuel Clergue . En effet tu pourras pas résoudre un XOR que avec un seul neurone caché, il t'en faut dans le plus simple des cas avec 2 entrées au moins 2 aussi en couche caché.. Ensuite pour mieux comprendre un XOR représente le sur un plan 2D, alors tu verra que pour l'isolé il te faudra 2 courbes , donc 2 neurone caché accompagné de un biais chacun , comme tu en a qu'un il est sur une position indéterminé (0.5) . Soit le perceptron multicouche suivant (V, W matrices poids et d i sortie désirée): Dans l'unique but de simplifier les calculs, les neurones ne sont pas munis de l'habituel paramètre de polarisation (seuil). . {\textstyle k} Le perceptron a été inventé en 1957 par Frank Rosenblatt au Cornell Aeronautical Laboratory. , puis propagés à la couche suivante tel que : En connaissant la valeur attendue MSE They are composed of an input layer to receive the signal, an output layer that makes a decision or prediction about the input, and in between those two, an arbitrary number of hidden layers that are the true computational engine of . la dérivée partielle de la fonction objectif par rapport à la prédiction finale Pourquoi tout faire par allocation dynamique ? y the Perceptron uses the class labels to learn model coefficients What is Perceptron: A Beginners Guide for Perceptron. It enables to train the perceptrons according to the user input. Dans cette première version le perceptron était alors mono-couche et n'avait qu'une seule sortie à laquelle toutes les entrées étaient connectées.
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