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@@ Line 19: / Line 19: @@
    - Répeter 2 à 7 pour un nombre d'itérations
-Selon les ressources choisies sur internet, les algorithmes n'ont pas la même manière de mettre à jour les neurones voisins du gagnant.
 ==== Equations utilisées ====
@@ Line 32: / Line 32: @@
 Avec Θ(t) la fonction de voisinage et L(t) le taux d'apprentissage :
-Θ(t) = exp( -dist / 2σ²(t)) \\
+Θ(t) = exp( -dist² / 2σ²(t)) \\
 et \\
 L(t) = L0 * exp(-t / λ) \\
-<note important>Certains articles parlaient d'une fonction de voisinage telle que ci-dessous : \\
+==== Tests ====
-Θ(t) = exp( -dist² / 2σ²(t)) \\
-Mettre dist au carré a -dans mon cas- détruit le maillage, les neurones voisins du neurone gagnant se déplacaient trop à chaque itération ne permettant pas de converger vers une position correcte.</note>
-==== Expérience ====
 J'ai testé l'algorithme décrit au dessus sur un espace vide en deux dimensions. Les données sont choisies aléatoirement en tirant un x et un y tel que x, y [0, 100[ ∈ N.
 {{:vide.png|}}
-Les noeuds (100 ici) sont placés aléatoirement dans cet espace comme décrit à l'étape 1 de l'algorithme.
-{{:debut.png|}}
 ==== Résultat ====
-Voila le résultat après environ 6 000 itérations. Il est meilleur que ceux obtenus précedemment, les noeuds sont répartis dans l'espace et contrairement à ce matin, on voit un maillage.
+Il y a probablement un petit souci quelque part, les noeuds se collent et partent
-Le taux d'apprentissage a été diminué plusieurs fois pour permettre de bouger les noeuds avec plus de précision. Il était de 1 sur les premiers tests et diminuait petit à petit lors de l'exécution avec cette équation : \\
-L(t) = L0 * exp(-t / λ) \\
-Au lieu de commencer à 1 il commence maintenant à 0.10. A la fin de l'exécution les noeuds bougent beaucoup moins et se placent assez correctement pour avoir un maillage -relativement- régulier.
-{{:fin.png|}}

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