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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 36: / Line 36: @@
 L(t) = L0 * exp(-t / λ) \\
-==== Expérience ====
+==== Tests ====
 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.
@@ Line 42: / Line 42: @@
 {{:vide.png|}}
-Les noeuds (49 ici) sont placés aléatoirement dans cet espace comme décrit à l'étape 1 de l'algorithme.
+Les noeuds (25 ici) sont placés aléatoirement dans cet espace comme décrit à l'étape 1 de l'algorithme.
+{{:debut.png|}}
 ==== Résultat ====
-Voila le résultat après environ 10 000 itérations. Il est meilleur que ceux obtenus précedemment, les noeuds sont répartis dans l'espace et contrairement à ce matin, on voit un maillage. Le taux d'apprentissage me parait un peu grand puisque le maillage n'est pas aussi régulier que ce qu'il pourrait être.
+Il y a probablement un petit souci quelque part, les noeuds se collent et vont de plus en plus loin ( [170, 170] dans l'exemple ci-dessous). Ceci ne devrait pas arriver puisque les données choisies ont une limite de 100 en x et en y.
+{{:fin.png|}}
+Comment résoudre le problème :
+   * Vérifier les calculs fait
+   * Eventuellement chercher d'autres ressources si les equations paraissent correctes dans le code

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