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 {{:vide.png|}}
+J'ajoute deux sets de données, un dans l'intervalle [0, 10] et un dans [50, 60]. Dans le cas du SOM, l'algorithme prenait en entrée des données aléatoires de l'espace, pour le GNG, il va choisir en entrée les données des deux sets précédents.
 L'expérience commence en plaçant deux noeuds de manière aléatoire sur le terrain. Avec l'algorithme du GNG ils sont censé se dupliquer et occuper l'espace petit à petit.
-{{:debutgng.png|}}
+{{:debut_gng.png|}}
 ==== Résultat ====
-Après 5000 itérations j'obtiens le résultat suivant :
+Après 20000 itérations (ce qui est inutilement grand), j'obtiens le résultat suivant :
+{{:fin_gng.png|}}
-{{:fingng.png|}}
+Les noeuds sont sans cesse crées, supprimés et des arcs disparaissent régulièrement. Le pattern crée par l'algorithme est sans cesse en mouvement, à vrai dire je ne sais pas trop si c'est normal ou non.
+A première vue je pense que le problème vient des valeurs associées à α et β (des taux d'apprentissage) et au seuil max de suppression des arcs.
-En testant le GNG dans les même conditions que la SOM, je m'attendais à avoir un résultat similaire, peut être avec plus de noeuds moins bien organisés.\\
+La plupart des GNG trouvés sur internet ont tendance à converger, est ce que la convergence est "simulée" comme dans le SOM ou l'on baisse le taux d'apprentissage petit à petit ou alors est-elle induite par autre chose (mise en place d'un seuil sur le taux d'erreur pour ne pas continuellement créer de nouveaux noeuds par exemple)?
-Le résultat obtenu est incorrect, on voit sur l'image que les noeuds sont loin de recouvrir l'espace disponible. Ce qu'on ne voit pas, c'est que l'algorithme à crée plus de 4 noeuds, mais que ceux-ci ce sotn superposés. Il faudrait vérifier plus en détail le fonctionnement des méthodes implémentées et les déboguer si nécessaire.

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