Apprentissage.md

@@ -68,7 +68,7 @@ w_{ij}(t+1) = w_{ij}(t) + f(i) \cdot f(j)
 
 ## Un premier modèle, McCulloch et Pitts
 
-Le modèle qu'on considère généralement comme fondateur des réseaux de neurones artificiels à été proposé par W. McCulloch, un neurophysiologiste et W. Pitts un mathématicien. Ils posent l'hypothèse selon laquelle on peut assimiler les signaux neuronaux à des propositions logiques. Ils cherchent alors à modéliser les réseaux de neurones en s'appuyant sur la logique des prédicats en plubliant un article fondateur de la théorie des neurones formels : « A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity ».
+Le modèle qu'on considère généralement comme fondateur des réseaux de neurones artificiels à été proposé par W. McCulloch, un neurophysiologiste et W. Pitts un mathématicien. Ils posent l'hypothèse selon laquelle on peut assimiler les signaux neuronaux à des propositions logiques. Ils cherchent alors à modéliser les réseaux de neurones en s'appuyant sur la logique des prédicats en publiant un article fondateur de la théorie des neurones formels : « A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity ».
 
 Ces réseaux de neurones n'exhibent pas encore de propriété d'apprentissage proprement dite, mais, nous allons le voir, sont une fondation essentielle des réseaux que nous utiliserons par la suite.