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 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)?
-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|}}

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