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 Avec Θ(t) la fonction de voisinage et L(t) le taux d'apprentissage :
-Θ(t) = exp( -dist² / 2σ²(t)) \\
+Θ(t) = exp( -dist / 2σ²(t)) \\
 et \\
 L(t) = L0 * exp(-t / λ) \\
+<note important>Certains articles parlaient d'une fonction de voisinage telle que ci-dessous : \\
+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 ====
@@ Line 42: / Line 47: @@
 {{:vide.png|}}
-Les noeuds (25 ici) sont placés aléatoirement dans cet espace comme décrit à l'étape 1 de l'algorithme.
+Les noeuds (100 ici) sont placés aléatoirement dans cet espace comme décrit à l'étape 1 de l'algorithme.
 {{:debut.png|}}
@@ Line 48: / Line 53: @@
 ==== Résultat ====
-Il y a probablement un petit souci quelque part, les noeuds se collent. Ceci ne devrait pas arriver puisque les données choisies ont une limite de 100 en x et en y.
+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.
+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|}}
-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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