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Line 19: Line 19:
    - Répeter 2 à 7 pour un nombre d'itérations    - 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 ==== ==== Equations utilisées ====
  
Line 32: Line 32:
 Avec Θ(t) la fonction de voisinage et L(t) le taux d'apprentissage : 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) \\
  
-==== Tests ====+<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. 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 47:
 {{:vide.png|}} {{: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|}} {{:debut.png|}}
 +
 ==== Résultat ==== ==== Résultat ====
  
-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.+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|}} {{: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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