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 ==== Equations ====
-Mettre à jour le taux d'erreur (étape 3) :
-{{:var_erreur.png|}}
-Mettre à jour les poids des noeuds (étape 4) :
-{{:maj_vecteurs.png|}}
-Poids du noeud à insérer (étape 8) :
-{{:gng1.png|}}
-Mettre à jour les taux d'erreur après insertion d'un nouveau noeud (étape 8) :
-{{:gng2.png|}}
-Décroître le taux d'erreur de tous les noeuds (étape 9) :
-{{:gng3.png|}}
 ==== Expérience ====
-Comme pour la Self Organizing Map, l'expérience se déroule sur un repère orthonormé sur les intervalles x[0, 100] et y [0, 100].
-{{: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.
-{{:debut_gng.png|}}
 ==== Résultat ====
-Après 20000 itérations (ce qui est inutilement grand), j'obtiens le résultat suivant :
-{{:fin_gng.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.
-==== MISE A JOUR =====
-Modifications du code :
-- Creation d'une topologie similaire au SOM (implique un nombre de noeuds max). Le précédent algo tenait compte des voisins les plus proches par rapport aux poids des neouds, maintenant il prend en compte la proximité dans la topologie (c'est ca que j'avais raté dans l'autre algo en lisant la ressource mentionnée en haut de la page)
-En relançant l'algo (et en paquant un peu mieux les données de l'espace d'entré), voila le résultat :
-{{:gng_finitions.gif?400|}}

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