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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( -dist² / 2σ²(t))
+Θ(t) = exp( -dist / 2σ²(t)) \\
-et
+et \\
-L(t) = L0 * exp(-t / λ)
+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 ====
+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.
+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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