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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.
-La plupart des GNG trouvés sur youtube 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)?

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