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@@ -85,6 +85,33 @@ Les entrées et sorties sont strictement *booléennes*, activées ou non-activé
 
 Ici seule la combinaison $\{1, 0\}$ active la sortie, soit l'entrée activatrice est à zéro, soit elle est inhibée ($\{1, 1\}$).
 
+Nous pouvons donc décrire un modèle de neurone de McCulloch et Pitts ainsi :
+
+* $x_{i=1..n}$ ensemble d'entrées *activatrices* ayant des valeurs dans $\{1, 0\}$.
+* $h_{i=1..m}$ ensemble d'entrées *inhibitrices* ayant des valeurs dans $\{1, 0\}$.
+* $\theta$ le *seuil*.
+* $f$ une fonction de *transfert*.
+* $s = f(x_i, h_i)$ le *signal de sortie*.
+
+La fonction de transfert ppermet de calculer une sortie pour les entrées. On utilise usuellement la fonction *"signe"* :
+\[
+    sgn(x) = \left\{ \begin{array}{cc} 0 \textrm{ si } x < 0 \\ 1 \textrm{ si } x \geq 0 \end{array} \right.
+\]
+
+Qui nous fournit la fonction de transfert suivante, prenant en compte les entrées inhibitrices :
+
+\[
+    f(x_i, h_i) = \left\{  
+            \begin{array}{cc}
+                sgn\left( \sum_{i=1}^{i=n}x_i - \theta \right) \textrm{ si } \sum_{j=1}^{j=m} h_j = 0   \\
+                0 \textrm{ si } \sum_{j=1}^{j=m} h_j \neq 0
+            \end{array}
+        \right.
+\]
+
+
+
+
 ### Opérateurs booléens
 
 ### Exemples